Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 237
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Und? Alles schlecht, wie es scheint? Den Markt in Form von Kaufen und Halten zu besiegen, ist gescheitert.
die Frage ist nicht...
Es stellt sich die Frage, warum ein Modell, das nach dem Zufallsprinzip trainiert wurde, bei neuen Marktdaten (OOS) besser abschneidet als ein Modell, das ursprünglich auf Marktdaten trainiert wurde.
p.s. niemand hat versucht, ein Supersystem zu schaffen
die Frage ist nicht...
Es stellt sich die Frage, warum ein Modell, das nach dem Zufallsprinzip trainiert wurde, bei neuen Marktdaten (OOS) besser abschneidet als ein Modell, das ursprünglich auf Marktdaten trainiert wurde.
p.s. niemand hat versucht, ein Supersystem zu schaffen
Es wird umgeschult. Ein übertrainiertes Modell hat überhaupt keine Eigenschaften.
Fragen...
1) Warum wird die nach dem Zufallsprinzip trainierte Version nicht erneut trainiert?
2) Warum verliert derjenige, der auf Randoms trainiert wird, nicht die gezielte Einzahlung?
3) Warum verliert die auf realen Daten trainierte Methode die Orientierung am Trend?
Fragen...
1) Warum wird die nach dem Zufallsprinzip trainierte Version nicht erneut trainiert?
2) Warum verliert derjenige, der auf Randoms trainiert wird, nicht die gezielte Einzahlung?
3) Warum verliert die auf realen Daten trainierte Methode die Orientierung am Trend?
Es scheint mir (nicht sicher)
Fragen...
1) Warum wird die nach dem Zufallsprinzip trainierte Version nicht erneut trainiert?
2) Warum verliert derjenige, der auf Randoms trainiert wird, nicht die gezielte Einzahlung?
3) Warum verliert die auf realen Daten trainierte Methode die Orientierung am Trend?
Das Problem ist, dass wir ein neutrales System erhalten, wenn wir uns am Lärm orientieren. Sie arbeitet auch mit Marktdaten nach dem Zufallsprinzip. Und es ist profitabler, auf dem Markt nach dem Zufallsprinzip zu handeln, als zu glauben, dass man weiß, wohin sich der Markt entwickeln wird(ein trainiertes Raster glaubt das).
Kein Wunder, denn der Markt versucht immer, sich gegen seine Statistiken (gegen die Masse) zu bewegen, und beim Lernen geht es schlimmstenfalls um das Auswendiglernen von Statistiken und bestenfalls um das Erfassen von Mustern. Aber weder Statistiken noch Muster funktionieren in der Zukunft, denn der Markt versucht immer, sich gegen seine Statistiken, gegen die Masse zu bewegen. Der Kreis ist geschlossen. Lernen macht keinen Sinn, alles Gelernte (auf eine gute Art und Weise, ohne zu viel zu lernen) wird auf der OOS nutzlos sein.
Daraus ergeben sich die durchschnittlichen (weder guten noch schlechten) Ergebnisse eines nach dem Zufallsprinzip trainierten Systems auf Marktdaten. Diese Gedanken wurden von mir irgendwann im Jahr 2009 geäußert, als ich vorschlug, eine synthetische Reihe im Wesentlichen aus Zufallsdaten, aber mit parametrischen Merkmalen, zu erstellen und zu untersuchen, wie sich TS bei solchen Daten verhält, die dann auf reale Marktdaten angewandt werden. Dies ist ein "pessimistischer Ansatz" für den Markt.
Der "optimistische" Ansatz ist der gleiche wie der, den ich letztes Jahr erwähnt habe - "Überlaufmuster". Die Bedeutung ist dieselbe - der Markt verändert sich ständig, aber der Unterschied besteht darin, diese Veränderungen zu verfolgen, das Derivat des Marktes zu verfolgen und gegen die Veränderungen zu handeln (oder entsprechend den Veränderungen).
Die beiden Ansätze "pessimistisch" und "optimistisch" stehen nicht im Widerspruch zueinander, sondern betrachten den Markt lediglich aus verschiedenen Blickwinkeln (Facetten/Profile).
Und wohlgemerkt, ich habe mit keinem Wort gesagt, dass der Markt zufällig ist. Wäre der Markt ein Zufallsmarkt, würden wir bei Modellen, die auf Zufallsdaten trainiert wurden, keine ähnlichen Effekte feststellen. Ja, und die Onkelz werden nicht zulassen, dass der Markt zufällig ist (Wirtschaft am Bein).
Ich habe versucht, die Arbeitsmuster "mit meiner eigenen Methode" aus dem Zufall auszuwählen, das Modell brauchte sehr lange, um zu lernen, ich wählte das erste verfügbare Muster für den Kauf aus, und dann stürzte das Studio ab und musste es durch die Erledigung der Aufgaben schließen, es gelang mir, das Modell zu speichern, aber das Ziel wurde nicht gespeichert und im Grunde war die Suche nach Mustern unmöglich, ich musste das ganze Modell neu lernen, so ein Ärgernis...
Das einzige Muster, das ich schreiben konnte, war ziemlich gut(zumindest hoffe ich das :)) )
Sieht sehr schön aus, findest du nicht auch!!!
77 % der Gewinne sind gut.
Take/Stop-Verhältnis über 1k2 ist auch + nicht schlecht
Ich habe viele gute Ergebnisse erhalten, auch wenn ich nicht weiß, was ich gemeint habe und was ich damit anfangen soll.
Vielleicht muss ich das Modell erneut unterrichten und testen, testen, denken und erneut testen ... In der Zwischenzeit viel Glück für alle)
Ich habe versucht, die Arbeitsmuster "mit meiner eigenen Methode" aus dem Zufall auszuwählen, das Modell brauchte sehr lange, um zu lernen, ich wählte das erste verfügbare Muster zum Kaufen aus, und dann stürzte das Studio ab und ich musste es durch die Fertigstellung der Aufgaben schließen, es gelang mir, das Modell zu speichern, aber das Ziel wurde nicht gespeichert und im Grunde war die Suche nach Mustern unmöglich, ich musste das ganze Modell neu lernen, so ein Ärgernis...
Das einzige Muster, das ich schreiben konnte, war ziemlich gut(zumindest hoffe ich das :)) )
Sieht sehr schön aus, findest du nicht auch!!!
kol. profitabel 77% ist gut
Ein Take/Stop-Verhältnis von mehr als 1k2 ist auch nicht schlecht
Ich habe viele gute Ergebnisse erhalten, auch wenn ich nicht weiß, was ich gemeint habe und was ich damit anfangen soll.
Vielleicht muss ich das Modell erneut unterrichten und testen, testen, denken und erneut testen ... In der Zwischenzeit viel Glück für alle)
Interessehalber habe ich mir den neuen Datensatz angeschaut.
(Ich bin Ihnen ein wenig voraus. Kaum gefunden))) aufholen...
https://numer.ai/
Etwas ist schief gelaufen.
Ich habe das gleiche Modell mit den gleichen Parametern wie beim letzten Mal genommen, das Ergebnis nach der Auswertung war schlechter. Ich musste die Modellparameter anpassen und erneut eine Kreuzvalidierung durchführen. Ich beschloss, dieses Verfahren zu umgehen und ein anderes Modell zu trainieren, das bei den Trainingsdaten wesentlich bessere Ergebnisse erzielte. Jetzt habe ich dieses zweite Modell prognostiziert, aber der logloss auf numerai ist schlechter. Das ist nicht gut. Ich werde zum ersten Modell zurückkehren und eine Gegenprobe machen.
ich habe das gleiche Muster überprüft, aber nicht für ein halbes Jahr (oos)(wie beim ersten Mal), sondern für 5 Jahre (oos)
Alle Indikatoren sind dramatisch gefallen, aber ich kann nicht sagen, dass das Muster nicht funktioniert, stops\takes sind die gleichen, nichts hat sich geändert und keine Anpassungen vorgenommen, und ich habe auch festgestellt, eine stetige Abwärtstrend auf dem Markt, das Muster ist lang, können wir nur den Handel lang
Wenn wir die Stopps und Starts optimieren, erhalten wir vielleicht ein besseres Bild, aber das ist eine Feineinstellung.
Ich bin etwas verwirrt von all dem, warum funktioniert es überhaupt?
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Und eine Frage an den Raum: Interessiert sich jemand für das, was ich hier anbiete, denn ich sehe kein Interesse...
Vielleicht braucht es niemand und ich verschmutze den Thread nur?
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Und eine Frage in den Raum: Interessiert es jemanden, was ich schreibe, denn ich sehe kein Interesse...
Vielleicht braucht es niemand und ich verschmutze nur den Thread?
Natürlich ist das interessant.
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