Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3141
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Ich glaube, dass das menschliche Bewusstsein ein großer Fehler der Evolution ist.
Wir sind Geschöpfe, die nach den Naturgesetzen nicht existieren sollten.
wie lange haben Sie noch Zeit? )
Können Sie beliebige Attribute in ausreichender Menge, die sich auf die Zeitreihe beziehen, und beliebige Etiketten, die im Tester Gewinne anzeigen, nehmen und daraus ein robustes Modell erstellen?Schwierig ist die Aufgabe in anderen Bereichen, wo nicht klar ist, woher diese Funktion kommt und warum sie benötigt wird. Es gibt tonnenweise solchen Müll in den großen Daten, der sehr schwer zu filtern ist. Und tonnenweise falsche Korrelationen als Folge davon.
Unsere Aufgabe sieht im Vergleich dazu sogar primitiv aus, wenn wir BP und seine Derivate nehmen. Denn alle Zeichen sind mit ihm verbunden.
Aber wir müssen immer noch mit dem Algorithmus und der Logik herumspielen, um die Zeichen mit den Merkmalen abzugleichen. Es kann viele Logiken geben. Also machen Sie Ihre, und wir machen unsere.
Ich habe bereits geschrieben, warum ich Kozul mag, weil ich selbst durch Nachdenken darauf gekommen bin. Und er passte organisch in meine Idee.
Ich interessiere mich nicht für die "Einstellung".
Ich bin an der Fähigkeit des Prädiktors interessiert, Klassen vorherzusagen. Zum Beispiel hat Mashka sicherlich eine "Beziehung" zu dem Zitat, das kann man mit bloßem Auge sehen. Aber die Fähigkeit von Mashka (wie auch aller anderen Glättungsalgorithmen), Klassen vorherzusagen, ist fast gleich Null.
Im Winter habe ich herausgefunden, dass die Paare von "Lehrer-Prädiktoren", die ich habe und die einen Klassifizierungsfehler von 10 % bis 20 % haben, im EA sehr große Werte haben, die den gesamten Gewinn aus einer fehlerfreien Klassifizierung auffressen.
Daher habe ich vor einigen Monaten den Lehrer gewechselt und versuche nun, Prädiktoren zu finden, die in der Lage sind, Klassen vorherzusagen, und diese Fähigkeit sollte sich im Laufe der Zeit nicht ändern.
Ich bin nicht an einer "Einstellung" interessiert.
Ich bin an der Fähigkeit des Prädiktors interessiert, Klassen vorherzusagen. Mashka zum Beispiel hat sicherlich eine "Beziehung" zum Zitat, das kann man mit bloßem Auge sehen. Aber die Fähigkeit von Mashka (wie auch aller anderen Glättungsalgorithmen), Klassen vorherzusagen, ist praktisch gleich null.
Im Winter habe ich herausgefunden, dass die Paare von "Lehrer-Prädiktoren", die ich habe, die einen Klassifizierungsfehler von 10 % bis 20 % haben, sehr große Klassifizierungsfehler im Expert Advisor haben, die den gesamten Gewinn einer fehlerfreien Klassifizierung auffressen.
Daher habe ich vor einigen Monaten den Lehrer gewechselt und versuche nun, Prädiktoren zu finden, die in der Lage sind, Klassen vorherzusagen, und diese Fähigkeit sollte sich im Laufe der Zeit nicht ändern.
Lassen Sie es uns in Fingern ausdrücken, damit es jeder versteht.
Jeder ist an der Fähigkeit der Prädiktoren interessiert, Klassen vorherzusagen.
Man nimmt 2 Zufallsreihen (Merkmal und Ziel) und prüft die Vorhersagefähigkeit (ob sie gleitend ist oder nicht, ist jetzt nicht wichtig).
Man macht also die übliche gierige Suche nach allem und jedem. Wahrscheinlich gibt es eine Möglichkeit, alle möglichen Kombinationen zu berechnen, und das sollte nicht 10 Jahre, sondern unendlich lange dauern.
Aber vielleicht haben Sie Glück und sind mit dem Zwischenergebnis zufrieden.
Gibt es noch andere große, ungelöste Geheimnisse dieses Ansatzes? Warum es so angepriesen wird.
Lassen Sie es uns mit Worten ausdrücken, die jeder verstehen kann.
Jeder ist an der Fähigkeit von Projektoren interessiert, Klassen vorherzusagen.
Nehmen Sie zwei Zufallsreihen (Merkmal und Ziel) und prüfen Sie die Vorhersagefähigkeit (ob sie gleitet oder nicht, ist jetzt nicht wichtig).
Man macht also die übliche gierige Suche nach allem und jedem. Wahrscheinlich gibt es eine Möglichkeit, alle möglichen Kombinationen zu berechnen, und das sollte nicht 10 Jahre dauern, sondern + unendlich.
Aber vielleicht haben Sie Glück und sind mit dem Zwischenergebnis zufrieden.
Gibt es noch andere große, ungelöste Geheimnisse dieses Ansatzes? Warum es so angepriesen wird.
Es gibt kein Überschwingen.
Die drei Codezeilen in R, die die Fähigkeit des Prädiktors zur Vorhersage einer bestimmten Klasse von Lehrern berechnen, sind ein gewisser Wert. Er variiert von Prädiktor zu Prädiktor, und meinen Algorithmen zufolge (ich habe mehrere davon, für 100 Prädiktoren, die in weniger als einer Sekunde ausgeführt werden) gilt: je größer, desto besser. Außerdem ändert sich der Wert der Vorhersagefähigkeit einer einzelnen Klasse bei verschiedenen Prädiktoren nicht sehr stark, wenn sich das Fenster bewegt - innerhalb von 10 % sd, und bei einigen Prädiktoren beträgt er mehr als 100 % sd. Ich wähle 5-8 Prädiktoren aus, die ich dem Modell zuführe.
Es gibt keinen Overkill.
Die drei Zeilen R-Code, die die Fähigkeit des Prädiktors zur Vorhersage einer bestimmten Klasse von Lehrern berechnen, sind ein Wert. Er ist für verschiedene Prädiktoren unterschiedlich, nach meinen Algorithmen (ich habe mehrere von ihnen, für 100 Prädiktoren arbeiten weniger als eine Sekunde), je größer, desto besser. Außerdem ändert sich der Wert der Fähigkeit, eine einzelne Klasse vorherzusagen, bei verschiedenen Prädiktoren nicht sehr stark , wenn sich das Fenster verschiebt - innerhalb von 10 % sd, und bei einigen Prädiktoren beträgt er mehr als 100 % sd. Ich wähle 5-8 Prädiktoren aus, die ich dem Modell zuführe.
Darüber hinaus ändert sich die Fähigkeit, eine einzelne Klasse vorherzusagen, für verschiedene Prädiktoren nicht wesentlich, wenn das Fenster verschoben wird, und zwar innerhalb von 10 % sd
Nennen Sie mindestens einen :) Um zu verdeutlichen, wo man nach solchen Prädiktoren suchen muss.
Fenster ist der Zeitrahmen des Kursverlaufs ?
Das Fenster ist die Anzahl der Prädiktorwerte, die in die Modelleingabe eingespeist werden. Bei mir sind es 1500 Balken auf H1.
Nennen Sie einen :) Um zu verdeutlichen, wo man nach solchen Prädiktoren suchen sollte.
Sie wollen zu viel.
Ichhabe also vor einigen Monaten den Lehrer gewechselt und versuche nun, Prädiktoren zu rekrutieren, die in der Lage sind, Klassen vorherzusagen, und diese Fähigkeit sollte sich im Laufe der Zeit nicht ändern.
Ziemlich lange Suche, vor allem wenn die Suche ein paar Sekunden lang ist
Es gibt keinen Overkill.
Die drei Zeilen R-Code, die die Fähigkeit des Prädiktors zur Vorhersage einer bestimmten Klasse von Lehrern berechnen, sind ein Wert. Er ist für verschiedene Prädiktoren unterschiedlich, nach meinen Algorithmen (ich habe mehrere von ihnen, für 100 Prädiktoren arbeiten weniger als eine Sekunde), je größer, desto besser. Außerdem ändert sich der Wert der Fähigkeit, eine einzelne Klasse vorherzusagen, bei verschiedenen Prädiktoren nicht sehr stark, wenn sich das Fenster verschiebt - innerhalb von 10 % sd, und bei einigen Prädiktoren beträgt er mehr als 100 % sd. Ich wähle 5-8 Prädiktoren aus, die ich dem Modell zuführe.
Kann ich ein paar Diagramme mit OOS sehen?