Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1229
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Dies ist im Wesentlichen das, was gemacht wird, aber Sie können den Grad der "perfekten Gleichheit" variieren, denn je perfekter sie ist, desto mehr Übertraining
Fehler auf dem Tablett: 0, auf AOS: 0,4.
Ein "idealer" Handel, einschließlich OOS (inside), zeigt Verlustgeschäfte von nur 15 %, was der Höhe der OOS (hier - 20 %) entspricht. Es ist nicht schwer zu erraten, was mit den neuen Daten geschehen wird
Forum zum Thema Handel, automatisierte Handelssysteme und Strategietests
Maschinelles Lernen im Handel: Theorie und Praxis (Trading and Beyond)
Maxim Dmitrievsky, 2018.12.24 09:32
Wie messen Sie die Variabilität der Strategien, die Sie zu erreichen versuchen?
Ich möchte zeigen, dass das Lehren von "idealen" Zugängen ein krummer Ansatz ist, außerdem möchte ich allen Ausgängen die gleiche Wahrscheinlichkeit zuweisen.
Wenn NS die Muster der "idealen" Einträge in einem Tray qualitativ gespeichert hat und intensiv mit Verlust auf OOS handelt, bedeutet dies, dass sich die Muster außer der Reihe wiederholen, d.h. die Menge der Prädiktoren charakterisiert keine Signale und muss geändert oder erweitert werden, oder der Schwellenwert für die Signalerkennung ist zu niedrig, die Größe dieses Schwellenwerts sollte es theoretisch ermöglichen, die Anzahl der Verlustgeschäfte bis zum Fehlen jeglicher zu verringern.
Wenn NS erinnerte sich richtig die Muster der "idealen" Einträge in einem Fach und intensiv mit einem Verlust auf OOS gehandelt, bedeutet dies, dass die Muster aus der Zeit zu wiederholen, dh die Menge der Prädiktoren nicht charakterisieren Signale und es muss geändert oder erweitert werden oder zu niedrigen Schwelle der Signalerkennung, die Größe dieser Schwelle, in der Theorie, sollte es ermöglichen, die Anzahl der Verlustgeschäfte bis zum Fehlen von allen zu reduzieren.
Ich sehe schon an den Fehlern, dass es keine Perspektive gibt, nun, ich spreche davon, mit den Signalwahrscheinlichkeiten selbst zu spielen, bevor ich den Schwellenwert ändere, um den Fehler auf der Strecke zu korrigieren und mit ihnen zu testen... Automatisch, nur automatisch... Ich will nicht selbst einen Satz von Prädiktoren auswählen, das ist keine feine Sache)
Ich sehe keine Gegenargumente, die gegen diese Vorgehensweise sprechen.
Ich kann Klassen anpassen und sie Wahrscheinlichkeiten mit Renditen korrelieren lassen. Ich weiß nicht, ob es automatisch funktioniert, da Toxic und andere über die Super-Duper-Methode der Korrelation schreiben
Später vielleicht, ich bin kein Vermarkter oder "Guru", ich bin nicht in Demagogie geschult, es gibt nur wenige Leute hier, die die groben und die subtilen Fehler erklären können... Ich bin kein Marketeer, kein "Guru", nicht in Demagogie geschult, nicht viele hier können die subtilen Dinge erklären.
Später vielleicht, ich bin kein Vermarkter oder "Guru", ich bin nicht in Demagogie geschult, es gibt nur wenige Leute hier, die die groben und die subtilen Fehler erklären können... Wenn Sie sie nicht verstanden haben, können Sie sich ihrer durch eigene Erfahrung bewusst werden.
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Maschinelles Lernen im Handel: Theorie und Praxis (Handel und darüber hinaus)
2018.12.24 14:33
Baum schneidet rekursiv die Punktwolke, für die Klassifikation wird die Entropie als Partitionierungskriterium genommen, für die Regression der RMS-Fehler, das sind die Grundlagen, fragen Sie Rev. Innocent oder Martin Chigewara nach MO-Vorlesungen, sie geben für die Wissensdurstigen aus.
Über benutzerdefinierte Modelle in Blättern, "Extrapolation durch Wald", gab es bereits ein Gespräch darüber in diesem Zweig, Suche, auf Blätter, die Sie nicht Durchschnitt targetets (für Regression), und erstellen Sie eine lineare Regression, dann in Ensemble nicht Konstanten Sie Durchschnitt, sondern Ausgaben eines linearen reg.
Ich benutze weder alglib noch mql, ich zeige meinen Arbeitscode nicht, und ich bin zu faul, ein vereinfachtes Beispiel für Sie persönlich zu schreiben, sorry.
Was sind Unterstützungs- und Widerstandsniveaus?
04:45 min.
*** Du verstehst nicht.
Generell ist es sehr lehrreich, sich alle Videos dieses Autors anzuschauen, da es sonst sehr schwierig sein wird, die Essenz zu verstehen
Nicht für Schwachköpfe, ihr werdet es nicht verstehen.
Generell ist es sehr lehrreich, sich alle Videos dieses Autors anzuschauen, sonst wäre es sehr schwierig, das Wesentliche zu verstehen
Danke für die Warnung. Ich werde es mir nicht ansehen.
Ich danke Ihnen für die Warnung. Ich werde nicht zuschauen.
)))) Ich spreche nicht von Ihnen.
Was sind Unterstützungs- und Widerstandsniveaus?
04:45 min.
Nicht für Schwachköpfe, ihr werdet es nicht verstehen.
Im Allgemeinen ist es sehr lehrreich, sich alle Videos des Autors anzusehen, da es sonst sehr schwierig sein wird, das Wesentliche zu verstehen
Erinnert mich an
Maxim DmitrievskyJurij Asaulenko
Sie wissen ganz genau, was hier öffentlich ist und wen ich meine, also beruhigen Sie sich, das geht Sie nichts an ...
Und ob man sich das anschaut oder nicht, bleibt jedem selbst überlassen, aber diese Videos enthalten viele nützliche Informationen, wenn man weiß, wie man sie sieht
Beispielsweise ist die Darstellung des Preises als klassische Zeitreihe oder sogar als BP nicht unbedingt die richtige Idee.
in Anlehnung an
dem Aussehen nach, aber nicht dem Inhalt nach