Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3103
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Ich meinte, ob es einen solchen Ansatz in der offiziellen Wissenschaft gibt, denn ich habe schon genau die gleichen Gedanken über den Vergleich mit SB gehört
Ich frage mich, ob es irgendwelche etablierten Techniken gibt.
Hier ist eine Skizze.
links ist ein echtes Diagramm des Euro m5
rechts SB Ticks (kumulative Summe) umgerechnet in m5
Optisch sind die Diagramme ähnlich.))
Die Heteroskedastizität wird in der Ökonometrie und in allen Arten der angewandten Statistik modelliert. Es gibt eine Vielzahl von Tests. R sollte sie alle haben. Das Problem ist, dass sie eine Schätzung für die Vergangenheit liefern und es nicht sicher ist, dass sie für den aktuellen Zeitpunkt geeignet ist.
Auf den Wahnsinn der Mutigen :)
An diesem Punkt steht die Entwicklung der gesamten Menschheit.
Wenn man die Gründe versteht, warum ein Modell nicht funktioniert, das mit Standardmethoden trainiert wurde, dann muss man nach einer Lösung für das Problem suchen. Sie muss nicht perfekt sein, aber sie ermöglicht es, das Modell mit größerer Zuversicht und Erfolgswahrscheinlichkeit auf dem Markt anzuwenden. Dann schon mit den Einnahmen, um das Problem weiter zu untersuchen und zu verbessern.
Wenn wir die Neuronen betrachten, dann wäre es vielleicht möglich, die Stichprobe in Bachs zu unterteilen und die Anzahl der Bachs (Bereiche der Veränderung in der Wahrscheinlichkeitsverteilung) zu erhöhen, mit dem Ziel, dass sie gleichermaßen zum Lernprozess beitragen. Bei Bäumen ist es schwieriger, obwohl CatBoost bei großen Stichproben ähnliche Bachi verwendet, aber es ist nicht möglich, sie zu kontrollieren oder zu verwalten. Obwohl. gab es eine Technologie für kontinuierliches Lernen - ich habe nicht damit experimentiert.... Haben Sie das?
Optisch sind die Diagramme ähnlich.)
Die Heteroskedastizität wird in der Ökonometrie und allen Arten der angewandten Statistik modelliert. Es gibt viele Tests, die dort entwickelt wurden. R sollte sie alle haben. Das Problem ist, dass sie eine Schätzung für die Vergangenheit liefern und es nicht sicher ist, dass diese für den aktuellen Zeitpunkt geeignet ist.
Ich sehe das nicht so, wie ich die Verwendung von SB sehe.
Wenn ich zum Beispiel ein komplexes Muster auf dem Markt entdecke, kann ich eine SB erstellen und sehen, ob es vorhanden ist.
Wenn es nicht in der SB vorkommt, ist das schon mal gut, denn ich habe eine Eigenschaft gefunden, die nur dem Markt eigen ist.
Und wenn es ein Muster in der SB gibt, ist es schlecht? Ich weiß nicht, ist es schlecht, dass es ein Muster in beiden gibt?
Nun, ich würde gerne von intelligenten Menschen lesen, die diese Frage bereits gestellt haben.
An diesem Punkt steht die Entwicklung der gesamten Menschheit.
Wenn man die Gründe verstanden hat, warum das Modell nicht funktioniert, muss man nach einer Lösung für das Problem suchen. Auch wenn sie nicht ideal ist, aber sie erlaubt es, das Modell auf dem Markt mit größerer Sicherheit und Erfolgswahrscheinlichkeit anzuwenden. Dann mit dem Einkommen, um in der weiteren Untersuchung des Problems und der Verbesserung zu engagieren.
Wenn wir die Neuronen betrachten, wäre es vielleicht möglich, die Stichprobe in Bachs aufzuteilen und die Anzahl der Bachs (Bereiche der Veränderung in der Wahrscheinlichkeitsverteilung) mit dem Ziel zu erhöhen, dass sie gleichermaßen zum Lernprozess beitragen. Bei Bäumen ist es schwieriger, obwohl CatBoost bei großen Stichproben ähnliche Bachi verwendet, aber es ist nicht möglich, sie zu kontrollieren oder zu verwalten. Obwohl. gab es eine Technologie für kontinuierliches Lernen - ich habe nicht damit experimentiert.... Haben Sie das?
Ich habe Varianten mit Pre-Learning gemacht, das hat nicht so funktioniert. Beim Bousting ändern sich die Gewichte aus früheren Iterationen nicht während des Meißelns, wie bei Neuronen, sondern nur darüber hinaus. Das ist ein Nachteil.
Ich habe auch Neuronen aller Architekturen entwickelt, einschließlich Kodierer-Dekodierer zur Erzeugung synthetischer Daten. Das ist auch bei foreach nicht unbedingt nötig.Ich sehe das nicht so wie ich die Verwendung von SB sehe.
Wenn ich zum Beispiel ein komplexes Muster auf dem Markt gefunden habe, kann ich SB erstellen und prüfen, ob es vorhanden ist.
Wenn es nicht vorhanden ist, dann ist das irgendwie gut, ich habe eine Eigenschaft gefunden, die nur dem Markt eigen ist.
Ich weiß nicht, ist es schlecht, dass das Muster da ist und dort ist?
Nun, ich würde gerne intelligente Menschen lesen, die diese Frage bereits gestellt haben.
Nun, es ist eine Art Standard-Gentleman's Trick für einen Trader-Tester. Man findet ein Muster auf dem Markt. Dann prüft man es an einem Kurs, der auf der SB basiert. Wenn die Vorhersage auf der SB 50/50 ist, dann kann man dem Test mehr oder weniger vertrauen. Wenn der Prozentsatz der Vorhersage in etwa gleich ist, dann suchen Sie nach einer Möglichkeit, in die Zukunft zu schauen. Wenn es keinen gibt, dann suchen Sie nach einem schlauen Blick in die Zukunft. Wenn nicht, dann sucht man nach einem sehr klugen Blick in die Zukunft. So etwas in der Art.
Nun, das ist eine Art Standard-Gentleman's Trick für einen Testhändler.
Auf den Wahnsinn der Tapferen :)
Ermäßigte Kränze :).
Sind wir fertig mit dem PBO?
Sie haben genug geredet und vergessen?
Ist das PBO abgeschlossen?
Haben Sie genug geredet und vergessen?
Nicht vergessen, sondern weggeworfen.
Sie sollten immer mit zwei Dateien testen.
Die 1. wird nach Stichproben in drei Teile geteilt: 70%, 15%, 15%. Bei der ersten lernen Sie mit einer Gegenprobe mit mindestens 5 Faltungen und einer ausreichend großen Faltung. Für RF ist dies 1500. Dann werden die zweite und dritte Stichprobe sowie die zweite Datei, die "unverändert" ist, untersucht. Die Klassifizierungsfehler sollten bei allen Stichproben ungefähr gleich sein.
Was wird die RFO zu diesem Ergebnis beitragen?Was bietet die RHE darüber hinaus?
Was er leistet, steht in dem Artikel