Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2628

 
elibrarius #:

Die Kreuzvalidierung (Vorwärtsbewertung) wird nicht erklärt, was ist daran falsch?
Da die Schilder schwebend sind, ist alles eine Anpassung an die Strecke/den Test, die Validierung wird unterschiedlich sein.
 
mytarmailS #:
Die Schilder schweben, alles ist auf die Strecke/den Test abgestimmt, die Validierung wird unterschiedlich ausfallen.
Was ist das für eine Anprobe? Das Gegenteil ist der Fall. Auf diese Weise werden die zufällig erfolgreichen Teile des Tests aussortiert.
Welche Art von Validierung schlagen Sie vor?
 
mytarmailS #:

eine Empfehlung auf Medium zu Ihrem Thema, es könnte nützlich sein, ich habe mich nicht damit befasst

Ich war an diesem Ansatz interessiert, weil die trainierten Modelle leicht auf das Terminal übertragen werden können (denke ich)

https://medium.com/@james_laidler/generating-a-rules-based-system-using-iguanas-762843dd1418

Generating a Rules-Based System using Iguanas
Generating a Rules-Based System using Iguanas
  • James
  • medium.com
Full instructions on how to install Iguanas can be found in the Github repo. However, it should just be a case of running: Example — Titanic data set Now we’ll see how Iguanas can be utilised to create a Rules-Based System using the famous Titanic data set, which is available from Kaggle to download. Note that I won’t go into details on the...
 
Maxim Dmitrievsky #:

eine Empfehlung auf Medium zu Ihrem Thema, es könnte nützlich sein, ich habe mich nicht damit befasst

Ich war an diesem Ansatz interessiert, weil die trainierten Modelle leicht auf das Terminal übertragen werden können (denke ich)

https://medium.com/@james_laidler/generating-a-rules-based-system-using-iguanas-762843dd1418

Soweit ich weiß, wird mit Hilfe einer Kreuzvalidierungsoptimierung nach guten Baumzweigen (oder Pfaden zu einigen Blättern) gesucht. Zum Beispiel ein Pfad wie dieser

(X['Age']>-0.125)&(X['Embarked_C']==True)

Und dann werden alle diese Pfade als Merkmale in das neue Modell eingespeist. Es handelt sich jedoch nicht um ein fertiges Modell, das auf das Terminal übertragen werden kann, sondern um vorgefertigte Funktionen für die Ausbildung.
 
mytarmailS #:

Die Bedeutung der Zeichen im beweglichen Fenster (Indikatoren und Preise)

In einem Moment kann der Indikator 10% wichtig sein und in einem anderen Moment 0,05%, so ist das Leben)

Wenn Sie glauben, dass damit alles gelöst ist, sollten Sie stolz darauf sein.


So sehen die vier Zeichen von Fishers Iris aus.


Oder wenn Sie das Schiebefenster vergrößern.


So, endlich.

Ich kümmere mich nicht um die Modelle, ich nehme das schnellste und einfachste, ein perfektes RF-Modell.

Das Hauptproblem liegt in den Vorzeichen-Prädikatoren. Die, die Sie gezeigt haben, sind einfach nur Schrott. Sie sollten nach solchen suchen, deren Vorhersagekraft sich nur wenig ändert, wenn sich das Fenster bewegt, mindestens ein Kanal von 10 %. Wenn Sie keine Zeichen mit schwacher Variabilität finden können, dann ist das Ziel Schrott. Sie sollten sich ein anderes Ziel suchen. Und das seit Jahren.


PS.

Ich habe einmal ein ähnliches Ergebnis über die Variabilität meiner Merkmale gepostet, allerdings in Tabellenform. Oft gibt es solche mit einem sd > 100%. Aber man findet recht schnell welche mit einem sd < 20%.

 
СанСаныч Фоменко #:

So, endlich.

Kümmern Sie sich nicht um Modelle, nehmen Sie das schnellste und einfachste, ein perfektes RF-Modell.

Das Hauptproblem liegt in den Vorzeichen-Prädikatoren. Die, die Sie zeigen, sind einfach nur Schrott. Sie sollten nach solchen suchen, deren Vorhersagekraft sich nur wenig ändert, wenn sich das Fenster bewegt, mindestens ein Kanal von 10 %. Wenn Sie keine Zeichen mit schwacher Variabilität finden können, dann ist das Ziel Schrott. Sie sollten sich ein anderes Ziel suchen. Und das seit Jahren.


PS.

Ich habe einmal ein ähnliches Ergebnis über die Variabilität meiner Merkmale gepostet, allerdings in Tabellenform. Oft gibt es solche mit einem sd > 100%. Aber man kann ziemlich schnell welche mit einem sd < 20% finden.

Das Wort "Suche" kann in diesem Zusammenhang auf unterschiedliche Weise verstanden werden. Zumindest in zweierlei Hinsicht. Man kann entweder versuchen, manuell Zeichen zu finden, die die "Physik" des Marktes erfassen, oder man kann versuchen, sie mit Hilfe von MO aus den Rohpreisen zu konstruieren.

 
elibrarius #:
So wie ich es verstehe, wird nach guten Baumzweigen (oder Pfaden zu einigen Blättern) gesucht (durch Optimierung mit Kreuzvalidierung). Zum Beispiel ein Pfad wie dieser

(X['Age']>-0.125)&(X['Embarked_C']==True)

Und dann werden alle diese Pfade als Merkmale in ein neues Modell eingespeist. Es handelt sich jedoch nicht um ein fertiges Modell, das auf das Terminal übertragen werden kann, sondern um ein fertiges Merkmal für die Ausbildung.
Er scheint als binärer Klassifikator geschrieben zu sein. Ich werde es mir später ansehen, ich habe eine Ausrede, um mich eine Weile mit dem Thema zu beschäftigen.
 
СанСаныч Фоменко #:
Sie müssen nach solchen suchen, die eine schwache Variation in der Vorhersagefähigkeit haben, wenn sich das Fenster bewegt, mindestens einen Kanal von 10 %. Wenn Sie keine Zeichen mit schwacher Variabilität finden können, dann ist das Ziel Schrott. Sie sollten sich ein anderes Ziel suchen. Und so weiter über Jahre hinweg.

Haben Sie etwas gefunden? Oder ist das alles umsonst?

 

WARUM haben wir jetzt Tausende von Seiten in unserem Forum in grobes Portugiesisch übersetzt?

Es macht keinen Sinn...

Wessen geniale Idee war das?

Für diejenigen, die denken, ich übertreibe, lesen Sie einfach den Titel des Themas, es ist bizarr...

 
mytarmailS #:

Die Bedeutung der Zeichen im beweglichen Fenster (Indikatoren und Preise)

Nehmen Sie die Twitter-Sanktion, sie ist im Moment das nützlichste Zeichen.
Und den Devisenhandel sollte man am besten vergessen, er ist zu effizient. Zum Beispiel auf Krypto umsteigen.