Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3310

Neuer Kommentar
 

Gestartet, um so etwas abzulehnen - völlig OOS (2023). In der zweiten Hälfte, ändert sich der Charakter der Kurve.

 
fxsaber #:

Gestartet, um so etwas abzulehnen - völlig OOS (2023). In der zweiten Hälfte, ändert sich der Charakter der Kurve.

nach Augenmaß oder automatisiert?
 
Andrey Dik #:
nach Augenmaß oder durch eine Art Automatisierung?

Mit dem Auge. Sonst ist es P-Hacking.

 
fxsaber #:

Nur nach Augenmaß. Sonst ist es p-hacking.

leistungsstarke ))))

 
fxsaber #:

Gestartet, um so etwas abzulehnen - völlig OOS (2023). In der zweiten Hälfte, ändert sich der Charakter der Kurve.

Warum? Kleiner Gewinn pro 1 Handel?
 
Forester #:
Warum? Geringer Gewinn pro Handel?

Der Charakter hat sich geändert. Grob gesagt, ist es eine Hackordnung.

Ich meine, etwas Alpha wird langsam zu etwas Beta.

 
fxsaber #:

Angefangen, so etwas abzulehnen - komplett OOS (2023). Der Charakter der Kurve ändert sich in der zweiten Hälfte.

Ihr Spread ist unterbewertet, daher die Kante.
 
2saber: wenn die marcapas sind okolule, kann ich einen Gral auf die Tests fallen. Ich kann auf Ihre Geschichte trainieren, 5 Minuten. Ich werde Ihnen das Modell mit Quellen geben, können Sie anpassen, was Sie brauchen, im Interesse der Wissenschaft. Die Adressierung der Modellsignale ist einfach, Sie können Ihre eigene Logik der Aufträge verwenden.
Dann können Sie einen Hedge-Fonds mit einem negativen Saldo zu organisieren.
Sie können mir Kurse über das Standard-Terminal Export geben.
 
Maxim Dmitrievsky Gral auf die Tests fallen. Ich kann auf Ihre Geschichte trainieren, 5 Minuten. Ich werde Ihnen das Modell mit Quellen geben, können Sie anpassen, was Sie brauchen, im Interesse der Wissenschaft. Die Adressierung der Modellsignale ist einfach, Sie können Ihre eigene Logik der Aufträge erstellen.
.
Dann können Sie einen Hedge-Fonds mit einem negativen Saldo organisieren.
Sie können mir Kurse über den Standard-Terminal-Export geben.

Ich habe nicht alles verstanden. Lassen Sie uns nicht auf dem Forum.

 

Wer hat die Methode des"Kompaktheitsprofils" ausprobiert?

Der Zweck dieser Methode ist es, inkonsistente Beispiele aus der Stichprobe auszuschließen, was das Lernen verbessern und die Modellgröße verringern sollte, wenn Lernmethoden vom Typ "K nächste Nachbarn" verwendet werden.

Ich konnte keine Implementierung in Python finden.....

1...330333043305330633073308330933103311331233133314331533163317...3399
Neuer Kommentar