Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2747

 
Maxim Dmitrievsky #:
damit Sie nicht an jeder Bar umsteigen müssen.

Es ist eine Frage des Prinzips, es ist eine Frage des Prinzips, die Schuhe zu wechseln. Wir brauchen kein Modell, das 100 Jahre lang lebt. Wir brauchen ein Modell, das den nächsten Takt mit einem geringen Fehler vorhersagen kann. Dann kommt der Expert Advisor, und der hat seine eigenen Probleme mit dieser Vorhersage.

 

Oben wurde erwähnt, dass der Wert selbst einer richtigen Vorhersage gleich Null sein kann.

Für mich hängt der Wert einer Vorhersage nicht nur von der Irrtumswahrscheinlichkeit ab, sondern auch von der Lehrkraft selbst.

Sagt der Lehrer den nächsten Balken oder den Trend voraus?

In welchem Zeitraum wird die Vorhersage gemacht und in welchem Zeitraum handeln wir?

Welches Gewinnziel sagt unser Lehrer voraus?

Wie ist die Beziehung zwischen dem Lehrer und dem Spread?

Es gibt viele Fragen, die hier noch nicht erörtert wurden.

 
СанСаныч Фоменко #:

Es geht um eine prinzipielle Neuverdrahtung. Wir brauchen keine Modelle, die 100 Jahre lang leben. Wir brauchen ein Modell, das eine Vorhersage für den nächsten Takt mit geringem Fehler liefert. Dann kommt der Berater, und es gibt seine eigenen Probleme mit dieser Vorhersage.

Ich verstehe das überhaupt nicht. Was ist die Logik des EA?
 
Valeriy Yastremskiy #:
Das verstehe ich überhaupt nicht. Was ist dann die Logik des Beraters?

Die Logik des Beraters wird durch den Lehrer bestimmt.

Aber das Umlernen bei jedem neuen Takt ist grundlegend. Wir entfernen uns vom Konzept der "Lebenszeit" des Modells, da es auf nicht-stationären Märkten keine "Lebenszeit" gibt. Aufgrund der Nicht-Stationarität sind alle diese Tests "außerhalb der Stichprobe" sinnlos.

 
Wo liegt also der Fehler bei den neuen Daten?
Was ist sonst der Sinn von all dem?
 
mytarmailS #:
Wo liegt also der Fehler bei den neuen Daten?
Was ist sonst der Sinn von all dem?

Noch einmal: nicht mehr als 20 %. Es gab oben mehr Details.

 
СанСаныч Фоменко #:

Noch einmal: nicht mehr als 20 Prozent. Das wurde weiter oben ausführlicher dargestellt.

Ich erinnere mich, aber es ist ein Anpassungsfehler, ich meine, Spurproben....
Wie hoch ist der Fehler der nächsten Kerze, des Tests.
 
СанСаныч Фоменко #:

Es geht um eine prinzipielle Neuverdrahtung. Wir brauchen keine Modelle, die 100 Jahre lang leben. Wir brauchen ein Modell, das eine Vorhersage für den nächsten Balken mit geringem Fehler liefert. Dann kommt der Expert Advisor, und der hat seine eigenen Probleme mit dieser Vorhersage.

Nun, das macht einen gewissen Sinn, denn oft leben Modelle nicht lange. Aber ich würde gerne Optionen finden, die ohne ständiges Nachtrainieren auskommen, zumindest im Intervall von einem Jahr +, mit einer langsamen Degradation des Modells, die leicht zu verfolgen ist

Ich habe einarmige Banditen und Bots auf Reinforcement Learning geschrieben. Im Wesentlichen leiden sie an der gleichen Krankheit - entweder passen sie sich nur langsam an, oder zu häufige Wiederholungen führen zu einer Fehlerakkumulation.

Ich setze die Streuung immer in die Modelle ein. Das macht sie eigentlich kaputt, denn ohne Streuung und Provision würden sie funktionieren.

Selbst wenn eine Clusterung von Inkrementen mit 1-5 Verzögerungen vorgenommen wird, funktioniert es ohne Spread +. Das heißt, der Hauptfisch liegt auf der Mikroebene. Aber es ist verständlich. Die Tatsache, dass sie immer als giftige TCs verboten sind.
 
СанСаныч Фоменко #:

Die Logik des Beraters wird von der Lehrkraft bestimmt.

Eine wiederholte Ausbildung an jedem neuen Takt ist jedoch von grundlegender Bedeutung. Wir entfernen uns von dem Konzept der "Lebensdauer" des Modells, da es auf nicht-stationären Märkten keine "Lebensdauer" gibt. Aufgrund der Nicht-Stationarität sind alle diese Tests "außerhalb der Stichprobe" sinnlos.

Ich habe nichts gegen ein Training auf jedem Balken und vielleicht sogar auf einem nicht-stationären Tick. Ich verstehe die Struktur des Trainings dann aber nicht ganz. Ist die EA-Logik ein separates Training oder Teil des Trainings auf jedem Balken? Es ist wie die Schwänze der ersten Ausbildung, wie viele Schwänze, oder Stufen der Ausbildung?

 

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Nicht der Gral, nur gewöhnliche solche - Bablokos!!!!

Aleksey Nikolayev, 2022.09.16 16:28

Nun, Mathematiker sind sehr stark darin, neue Zeichen und neue Werte für alte zu erfinden. Das Hauptproblem bei der Lektüre mathematischer Texte besteht darin, sich das System der Notationen anzueignen, das bei jedem Autor anders ist. Und die Texte der theoretischen Physiker sind überhaupt nicht lesbar- sie sind völlig gesetzlos, was die Originalität der verwendeten Notationen angeht. Wenn es also eine "wahre" Bedeutung irgendeiner mathematischen Notation gibt, ist sie niemandem bekannt).