Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 728
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Und um es noch einmal zusammenzufassen. Dabei wurde eine interessante Tatsache festgestellt. Beide Modelle wurden auf demselben Gebiet mit 40 Datensätzen trainiert. Allerdings Modell mit hohen Werten der VF, zeigte schlechtere Ergebnisse als Modell mit niedrigen VF, ich verbinde es mit der Tatsache, dass für das zweite Modell, wo die VF war klein, und die Ergebnisse der Ausbildung hoch für dieses Modell war es, die Ausbildung Intervall zu erhöhen, so zu sprechen, um Last auf das Modell, denn gerade in diesem Bereich Eingangsdaten zu gut beschrieben die Ausgabe und das Modell erhalten SEHR gut. Und nun zur Philosophie.....
Stellen Sie sich eine Skala entlang der Achse des ICS vor. Diese Skala ist für jeden Datensatz einzigartig, und irgendwo auf dieser Skala gibt es eine Grenze, eine vertikale Linie, wo die Zone des Übertrainings auf der rechten Seite und die Zone des Untertrainings auf der linken Seite liegt. Die Aufgabe eines jeden Optimierungsalgorithmus ist es, sich dieser Grenze von der Seite des Untertrainings so weit wie möglich zu nähern, aber nicht über diese Grenze zu springen. Und je näher der Algorithmus an diese Zone herankommt, desto weniger untertrainiert wird er, während er sich links von der übertrainierten Grenze befindet. Ich weiß, dass es schwer ist, dies in Textform darzustellen, aber versuchen Sie...... Ich habe sogar eine Theorie zu diesem Thema, mit Zonen. Es ist nicht so einfach, aber es ist nicht der Punkt.....
Betrachtet man diese Grenze nicht so streng, dann läuft das Modelllernen auf ein optimales Gleichgewicht zwischen Unterlernen und Überlernen hinaus. Das heißt, es muss ein gewisses Gleichgewicht herrschen. Wir kommen zurück zu unserem Modell. Es hat die Eingabedaten gut gelernt, weil sie mit der Ausgabe übereinstimmten, ABER es hat dem Modell nicht erlaubt, das Feedback zu speisen, weil es nur ein paar weitere Muster hätte lernen können, die es dem Modell erlaubt hätten, besser zu passen und schlechtere Ergebnisse zu produzieren, aber mit zusätzlichen Mustern, die für das Feedback entscheidend hätten sein können.
Mit anderen Worten: Wenn das Modell die Daten zu gut gelernt hat, muss die Trainingsperiode erhöht werden, wodurch das Modell überlastet wird.
Nach der Klassifizierung von Reshetov.
das erste Modell 77-80%(VI 0,86) Generalisierung, das zweite 88-90%(VI 0,65). Der optimale Generalisierungsgrad liegt bei 75-85%.
Und um es noch einmal zusammenzufassen. Dabei wurde eine interessante Tatsache festgestellt. Beide Modelle wurden auf demselben Gebiet mit 40 Datensätzen trainiert. Das Modell mit hohem VI zeigte jedoch schlechtere Lernergebnisse als das Modell mit niedrigem VI, I
Was ist der VI? Ich stelle einfach mal eine Vermutung an. Zeitintervall.
Yasha sagte:Militärische Veröffentlichung.
Was ist der VI? Das kann ich vielleicht auf den ersten Blick erraten. Es ist eine Zeitspanne.
Jascha hat mir einen Tipp gegeben: Militärverlag.
Gegenseitige Information.....
Noch einmal für diejenigen, die tanken: Sie machen Curvafitting in sehr kurzen Zeitintervallen mit einer sehr kleinen, nicht repräsentativen Anzahl von Trades
Das ist nicht einmal für maschinelles Lernen, das ist für "interessant und humorvoll" :)
Sie halten Wasser im Sieb (entschuldigen Sie, Sieb :)), und dann sind Sie ehrlich überrascht, dass es keinen Gewinn auf dem echten Konto gibt.
Nun, machen Sie mindestens 1000 Trades und wundern Sie sich dann, warum nur die ersten 10 Trades auf dem CB gelegentlich gut funktionieren, flicken Sie Ihr SiebNoch einmal für diejenigen, die tanken: Sie machen Curvafitting in sehr kurzen Zeitintervallen mit einer sehr kleinen, nicht repräsentativen Anzahl von Trades
Das ist nicht einmal für maschinelles Lernen, das ist für "interessant und humorvoll" :)
Sie halten Wasser im Sieb (entschuldigen Sie, Sieb :)), und dann sind Sie ehrlich überrascht, dass es keinen Gewinn auf dem echten Konto gibt.
Nun, machen Sie mindestens 1000 Geschäfte und wundern Sie sich dann, warum nur die ersten 10 Geschäfte auf dem CB gelegentlich gut funktionieren, reparieren Sie Ihr SiebWarten wir ab und sehen wir weiter.... Was die 15-Minuten-Marke betrifft, so ist ein Monat mit über 70 Abschlüssen kein kurzer Zeitraum.
Mal sehen, wie du singst, wenn das Ergebnis auf das Konto....... übertragen wird.
Das beweist einmal mehr, dass ein Mann, der ein Werkzeug bekommt, nicht sicher ist, ob er es richtig benutzen kann, weil er es für ein Schmuckstück hält ......
Warten wir ab und sehen wir weiter.... Ein Monat, in dem 15 Minuten mit mehr als 70 Geschäften gearbeitet wird, ist keine kurze Zeitspanne.
Mal sehen, wie ihr singen werdet, wenn das Ergebnis auf das Konto....... übertragen wird.
Gott, warum seid ihr alle so langsam, wenn es darum geht, auf eure eigenen Erfahrungen zu reagieren :) Dieses Programm braucht 10 Mal weniger Zeit, um geschrieben zu werden, als ihr versucht, es an verschiedenen Stellen einzusetzen
Wie Sie möchten, ist die Hauptsache, dass er nicht umlernt. Auf jeden Fall verallgemeinert es gut genug, aber ich habe nichts, womit ich es vergleichen könnte, da ich nicht zu den Netzwerken in R gekommen bin.
Ich habe immer Tests vorgeschlagen, um Ihre KI mit dem Optimierungsmodell von Reshetov zu vergleichen. Aber niemand ist das Risiko eingegangen. Wahrscheinlich haben Sie geahnt, dass Sie verlieren werden....
Wie Sie möchten, ist die Hauptsache, dass es nicht umerzogen wird. Auf jeden Fall verallgemeinert es gut genug, aber ich habe nichts, womit ich es vergleichen könnte, da ich nicht zu den Netzwerken in R gekommen bin.
Ich habe immer Tests vorgeschlagen, um Ihre KI und das Optimierungsmodell von Reshetov zu vergleichen. Aber niemand ist das Risiko eingegangen. Wahrscheinlich haben Sie geahnt, dass Sie verlieren würden....
Sagen Sie mir einfach, dass Sie nicht einen Test für mindestens 1000 Trades machen können, von denen 10 Ihnen einen Gewinn auf dem OOS auf dem realen geben werden. Aber was Sie tun, ist nicht einmal ein Backtest, OK? Erhöhen Sie die Probe, oder Sie werden bis zum Ende der Zeit herumstampfen.
Also gut, Maximka, hören Sie mit Ihrer Hysterie auf. Atmen Sie tief durch.... ausatmen und nochmals ausatmen... ausatmen..... und jetzt das Signal beobachten..... Der coolste Beweis von allen...