Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1151
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OOOO Und ich kam in den anderen Tag gibt es kein Thema. Ich denke, ich werde die entzündeten Gemüter nicht stören, sie arbeiten daran......
Und dann, siehe da, ist es soweit. Ich bin reingegangen, und hier sind die Bürgerlichen... ugh...... Eh.... sie haben Mutter Russland verkauft..... Schande über Sie!!!!!!!
Natürlich ist das ein Scherz!!!!!!!
Wie schreibt man iCustom für ZigZag richtig, um die Werte der Extrema auszugeben?
hier schreiben:
https://www.mql5.com/ru/forum/160683
Trotz der Gemeinsamkeiten Ihres Ansatzes zur Berechnung der Sharps für Vermögenswerte und Portfolios bin ich nicht bereit, ihn auf einzelne TCs zu übertragen. Ich glaube, dass der TS keineswegs ein Portfolio ist, sondern nur ein möglicher Teil davon.
Es geht nicht einmal um den Sharpe an sich, sondern um den aufgezwungenen Ansatz, bei dem ich anstelle meines TS einen obskuren berücksichtigen muss, bei dem viele Trades künstlich zu einem zusammengeklebt werden können und dabei nicht existierende Nulltrades hinzugefügt werden können. Und das nur, weil "es so sein muss".
Für mich ist der Sharpe ein Merkmal der Gewinnverteilung von Geschäften, das die statistische Signifikanz der Differenz zwischen dem durchschnittlichen Gewinn und Null anzeigt. In einem Fall, in dem die Anzahl der Trades in einem TS so stark variieren kann, muss der Sharpe angepasst werden. Dazu müssen wir einen Wert wie k/sqrt(n) abziehen, wobei n die Anzahl der Abschlüsse ist. Der Punkt ist, dass mit zunehmender Anzahl von Trades ein Konfidenzintervall für die mathematische Erwartung eingeengt wird, und dies kann bis zu einem gewissen Grad die Abnahme des üblichen Sharp-Wertes mit zunehmender Anzahl von Trades kompensieren. Wenn die Anzahl der Trades nicht so stark ansteigt, wirkt sich diese Korrektur nicht auf die Optimierung aus, so dass der Standard-Sharpe-Wert verwendet werden kann.
In Ordnung, die Sharpe Ratio ist eher für Portfolios als für einzelne TS und niemand zwingt sie als Metrik zu verwenden oder nicht, es gibt viele andere Metriken und man kann seine eigenen erfinden, sie sind nicht schlechter
Nun, versuchen Sie es...
By the way, fügen Sie mehr Prädiktoren, ich denke, Candlestick-Muster wird Ihnen helfen, zu filtern, können Sie auch nicht sofort durch das Signal, sondern durch eine Kerze mit einer Art von Bestätigung, zum Beispiel eingeben
Das glaube ich nicht... Ich sehe in Ihrer Reihe keine Vorhersagekraft, aber wenn man sie mit anderen Merkmalen mischt, erhält man so etwas wie "Axtsuppe")
Nicht so gut bis jetzt... Ich habe in Ihren Zeilen selbst keine Vorhersagekraft gefunden, und wenn Sie sie mit anderen Merkmalen mischen, ist es wie eine "Axtsuppe"))
Ich habe mir die Daten angesehen, die ich Ihnen geschickt habe, und es sieht nicht richtig aus...
Wirklich ein bisschen matschig, wahrscheinlich hat jemand beim Schreiben des Codes einen Fehler gemacht
Ich habe mir die Daten angeschaut, die ich Ihnen geschickt habe, und es sieht so aus, als ob etwas nicht stimmt...
Es ist wirklich ein Chaos, ich muss beim Schreiben des Codes irgendwo einen Fehler gemacht haben.
Es wäre interessant, das Problem allgemeiner zu formulieren: Nehmen wir an, es gibt eine Datenmatrix, eine vektorielle Reihe, die in Lern und Test unterteilt ist, jemand hat etwas auf Lern geschrieben und eine Reihe auf den Test gelegt, ich möchte den Datenwert für den Handel in dieser Reihe, für ihr System, auswerten.
Wenn meine Einschätzung richtig ist, würde ich Rohdaten verwenden und dann von einigen Maklerunternehmen (Banken, Hedge-Fonds) die gleiche Menge an Rohdaten kaufen und sie in meinen Modellen verwenden, wenn es nicht rentabel ist, damit zu handeln (es sei denn, ich habe Bedingungen dafür). Ich bin also daran interessiert, einen vernünftigen Algorithmus zu entwickeln, um die Nützlichkeit einiger Reihen für den Handel zu überprüfen, ein klares formales Verfahren und eine Reihe von Metriken.
Angenommen, es gibt eine Datenmatrix, eine Vektorreihe, die in einen Lorn und einen Test unterteilt ist, jemand buchstabiert etwas auf dem Lorn und erzeugt eine Reihe auf dem Test, Sie müssen den Handelswert der Daten in dieser Reihe für Ihr System schätzen.
Wenn jemand vermutet hat, dass der Algorithmus bereits einen "schwachen Prognosemarkt" erzeugt hat, dann sollten wir darauf hinweisen, dass es sich um einen "schwachen Prognosemarkt" handelt und dass einige seriöse Institutionen (Banken, Hedge-Fonds) die "Sub-Spread"-Prognosen, die nicht gewinnbringend gehandelt werden können oder für die es keine Bedingungen gibt, in großen Mengen aufkaufen und in ihren Modellen verwenden (bis sie nützlich sind). Ich bin also daran interessiert, einen guten Algorithmus zu entwickeln, um die Nützlichkeit einiger Reihen für den Handel zu überprüfen, ein klares formales Verfahren und eine Reihe von Metriken.
Ich bin mir nicht ganz sicher, warum... Es gibt "Future Selection"-Algorithmen, die das Problem der Trennung von nützlichen Prädiktoren und Rauschen lösen