Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1220
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https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/
Dies ist die Google-Python-Unterstützung und das Labor hat bereits TFlow eingebaut, eine kostenlose Tesla K80 GPU und einige TPU (Tensor Processing Unit) speziell für TFlow
der Spaß besteht darin, dass man nichts installieren muss und auch mit einem schwachen Notebook nach Herzenslust experimentieren kann
Aljoscha, ich verrate dir ein schreckliches Geheimnis, sag es niemandem)))
Sie haben soeben eine Reihe von Methoden zur Aggregation von Precision und Recall erhalten.
F-Maß - das harmonische Mittel aus Präzision und Rückruf
Die R-Genauigkeit ist der Balancepunkt für t. Es gibt aber auch noch andere.
Ich weiß, was F ist, aber es ist halbautomatisch, da Sie den Koeffizienten selbst festlegen müssen, was eher auf eine Bewertung der Übereinstimmung der Präferenzen als auf eine Gesamtbewertung hindeutet. F1 ist bedeutungslos wegen der Gleichwertigkeit von 30*50 und 50*30 (R*P), was für mich überhaupt nicht gleichwertig ist.
Es ist nicht nur Alexey, der das gesagt hat, meiner Meinung nach ist es ein offensichtlicher Weg, um Strategien nicht nur mit MO zu überprüfen, sondern auch mit einfachen Indikatoren, wenn das System so "cool" auf SB wie auf Preis(en) lernt, dann ist es natürlich ein Overfit. Bei Devisen beispielsweise sollte die Vorhersagegenauigkeit für die nächsten 5-30 Minuten 55-57 % nicht überschreiten. Wenn sie über 60 % liegt, lohnt es sich eindeutig, alles noch einmal zu überprüfen, es sei denn, Sie haben Ultra-HFT und Datamining mit allen Daten der Welt, die Sie für Geld, aber auch mit Gewalt und Erpressung bekommen können.
Ich bin höher und es hat bei mir nicht funktioniert. Aber mir schien, dass der Spread, die Swap-Provision, diese 5 % auffressen würde. Also habe ich aufgegeben...
Oder ist es möglich, damit Geld zu verdienen?
sie gehen weiter und weiter. acuras um 50% ist zufällig und es gibt kein brauchbares Signal dort. dies ist die Anpassung durch Rauschen oder Unteranpassung. acuras sollte mindestens 0,2-0,3 sein
selbst wenn man sich die Signalverteilung anschaut (was wir mit dem anderen Alexey gemacht haben, obwohl er es nicht ganz verstanden hat). dann wird sie bei einem solchen Akuras um 0,5 liegen (im Falle der Klassifizierung), d.h. die Wahrscheinlichkeit wird immer um 0,5 liegen und nützliche Signale, d.h. klassifizierte Marken mit 100%iger Genauigkeit, der gesamten Menge, werden überhaupt nicht sein
alles auf den Kopf gestellt )) ich sage Ihnen, dass sie hier wirklich irreführend sind, und der Enkel von Sanych hat einen guten Punkt gemacht
Zum Beispiel für minutki forex Vorhersagegenauigkeit für die nächsten 5-30 min sollte nicht mehr als 55-57%, wenn über 60% dann ist es eindeutig wert, alles doppelt zu überprüfen, es sei denn natürlich, Sie haben ultra-HFT und Sie date-mine alle Daten der Welt, die für Geld erhalten werden kann, sowie mit Hilfe von Gewalt und Erpressung.
40 % sind bereits sehr gut. Ich habe einmal getestet, so bei 30% der Gewinn war mehr oder weniger. Die Gewinnspanne liegt bei etwa 25 %.
Was zum Teufel ist 100%ige Genauigkeit?))) Sie müssen dich ausgelacht haben, nachdem du deine Erbsen lange gegen die Wand geknallt hast, 53-55% ist alles, Geschichten über 70-90% - Schwachsinn, wie oft muss ich es noch sagen ...
Warum sollte man ein Modell mit einer Genauigkeit von 50 % erstellen? )) ist es einfacher, nach dem Zufallsprinzip zu handeln, es wird dasselbe sein
das ist es, was Sie alle tun
3-5% sind nichts, die Fehlermarge, die Modelle sind auf einem ganz anderen Prinzip aufgebautNicht 50, sondern 55%, nehmen Sie zum Vergleich die Daten von numerai und sehen Sie, wie viel Genauigkeit und Loglosigkeit es hat...
Warum glauben Sie, dass sich alle entweder etwas vormachen oder sich verkaufen?
OK, ab 55% ist noch möglich, wenn mehrere Kontrollproben gleich sind, sonst ist es ein Zufall. Aber sie ist nie über mehrere Proben hinweg gleich.
Wir reden nicht über theoretischen Schwachsinn, versuchen Sie die numerai Datum, wenn Sie mir nicht glauben, sie haben in etwa angemessene Prognosen für reale, aber sie haben eine längerfristige Modell, intraday ist besser vorhergesagt, aber nicht mehr als 60% (mit einer Menge von gekauften Daten)
wir sind unsere eigene numero uno )) ok, ok, vielleicht gilt das für Billionen von Daten, aber ich lehre das nicht bei so großen Datenmengen
Es gibt noch einen anderen Ansatz: Es wird ein Wahrscheinlichkeitsschwellenwert festgelegt, und wenn das Modell mit der Zeit schlecht wird, werden immer weniger Geschäfte getätigt, so dass alles um 0,5 herum zu schwanken beginnt und es keine Signale gibt. Aber dafür sollte man mit einem guten Akurasi trainiert werden
wir sind unser eigener Numerarier )) ok, ok, vielleicht ist es bei Billionen von Daten relevant, aber ich trainiere nicht mit so großen Datensätzen
Es gibt noch einen anderen Ansatz: Die Wahrscheinlichkeitsschwelle wird festgelegt, und wenn das Modell mit der Zeit schlecht wird, werden immer weniger Geschäfte getätigt, so dass alles um 0,5 herum schwankt und es keine Signale gibt. Aber es sollte von Anfang an mit guter Genauigkeit trainiert werden.
VerwendenSie bei Ihren Prädiktoren in irgendeiner Weise pp-Stufen?