Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1252
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Und hier ist das Ergebnis - speziell auf der Grundlage echter Zecken
Offensichtlich habe ich ein anderes Konzept der Modellerstellung vorgeschlagen, vielleicht wird etwas Ähnliches in catbust verwendet, wenn die trainierte Stichprobe nach Regeln sucht und die Teststichprobe diese Regeln genehmigt, also hatte ich Training auf einem Teil der Stichprobe, dann Überprüfung der erhaltenen Regeln (Blätter) auf die gesamte verfügbare Geschichte und die gleiche Auswahl, aber in der Tat ist es effizienter in Bezug auf die Anzahl der Blätter im Modell. Ja, es gibt keinen Test an einer völlig unabhängigen (nicht an der Erstellung der Blätter (Training) und der Modellauswahl beteiligten) Stichprobe. Der Grundgedanke ist, dass das Modell umso robuster ist, je weniger Blätter für die Entscheidungsfindung im Modell verwendet werden, wenn die Zahl der beschriebenen Ereignisse groß genug ist.
Das Handelssystem arbeitet auf der Basis der Bar-Eröffnung, weshalb die Ticks hier keine so wichtige Rolle spielen.
Mir ist gerade eingefallen, dass ich nur den Oktober 2018 in der Datei-Historie hatte, werde jetzt den November und Dezember testen - das wird eine unabhängige Stichprobe sein.Wenn es bei den Eröffnungspreisen in Ordnung ist, wäre es besser, die Anzahl der Schilder, Blätter oder was auch immer zu reduzieren... weniger passend.
Happy Days an alle, es ist ein seltsames Jahr des Hundes und das ebenso seltsame Jahr des Schweins :D
Scheint das nicht das Problemzu beseitigen?
Danke, aber geht es hier nicht um die Brücke zwischen Python und R? Ich glaube jedoch nicht an ein perfektes Modell, sondern möchte nützliche Informationen aus den erhaltenen Modellen entnehmen - Blätter oder Baumstücke, und kjtbust ist vor allem deshalb interessant, weil es viel schneller arbeitet als das von mir verwendete R-Skript.
wenn die Eröffnungspreise in Ordnung sind, vorzugsweise ja, reduzieren Sie die Anzahl der Schilder, Blätter oder was auch immer... weniger passend
Frohes letztes, schräges Jahr des Hundes und so schräg wie das Jahr des Schweins :D
Ich schließe mich den Glückwünschen an, möge das neue Jahr viele gute Ideen bringen und uns unserem Traum näher bringen!
Und hier ist das Ergebnis - ich habe absichtlich echte Zecken verwendet
Nicht schlecht!
Was ist Ihr Maklerunternehmen? Sie haben 20 Millionen Ticks auf 34k Minutenbalken. 600 Zecken pro Minute im Durchschnitt (tagsüber sollten die Zecken dreimal so häufig auftreten wie nachts). So etwas habe ich noch nie gesehen.
Nicht schlecht!
Was ist Ihr Maklerunternehmen? Sie haben 20 Millionen Ticks auf 34k Minutenbalken. 600 Zecken pro Minute im Durchschnitt (tagsüber sollten die Zecken dreimal so häufig auftreten wie nachts). So etwas habe ich noch nie gesehen.
Ich habe keinen DC, sondern einen Broker, ich handle mit Moex - das Instrument ist ein Si-Kleber.
Und hier ist das Ergebnis - ich habe es absichtlich mit echten Zecken gemacht
Ich glaube, es ist eine echte Zecke, aber ich habe sie speziell für echte Zecken gemacht).
Haben Sie einen Trailing-Stop? Es sieht aus wie ein TS mit einem gut angepassten Trailing-Stop, ich glaube, ich habe solche Tests mit Trailing-Stops auf ATP gesehen
Ein kleiner Tipp, der mich neulich interessiert hat. Für diejenigen, die Mathematik und Stochastik verstehen. Datenströme (date-streams) und ihre Integration in grobe Pfade (iterierte Integrale). Wird für die BP-Umwandlung, einschließlich des maschinellen Lernens, verwendet.
Sieht ein bisschen aus wie Erlang
https://en.wikipedia.org/wiki/Rough_pathseltsam, aber Ihr Test-Screenshot sieht nicht nach der Verwendung von NS, MO und anderen Irrlehren aus ;)
Gibt es Trailing? Es sieht sehr nach TC mit gut angepasstem Trailing aus, ich glaube, ich habe solche Tests mit Trailing auf ATR gesehen
Ja, der Doncian-Kanal wird nachgezogen (wie bei der Vorbereitung einer Probe für die Ausbildung). Schließen durch SL nur hier, das Ergebnis kann durch die Verwendung von smart TP natürlich verbessert werden, aber ich kann noch nicht finden Zeit, um die Idee zu beenden.
Ein kleiner Tipp, der mich neulich interessiert hat. Für diejenigen, die Mathematik und Stochastik verstehen. Datenströme (date-streams) und ihre Integration in grobe Pfade (iterierte Integrale). Wird für die BP-Umwandlung, einschließlich des maschinellen Lernens, verwendet.
Klingt ein bisschen wie Erlang.
https://en.wikipedia.org/wiki/Rough_pathUnd wie kann man sie dann in Echtzeit umwandeln? Oder ist es nur eine Funktion, die ein Fenster ausgibt, das angewendet werden kann oder was - sagen Sie es mir in Ihren eigenen Worten, für diejenigen, die keine höhere Mathematik verstehen.
Die Ausgabe sieht folgendermaßen aus
Warum sehe ich die verschnörkelten Linien an den Enden rückwärts?