Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 737
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Das hat nichts damit zu tun, sie sagen dir nur, was du falsch machst und dass es keine Fische gibt. Man muss flexibler sein und die Informationen aufnehmen, das Paradigma wechseln, das Weltbild erschüttern und so weiter.
Sieh mal... die Modelle haben bereits eine Woche lang gearbeitet... Ich habe sie noch nicht angerührt und will sie noch ein oder zwei Wochen laufen lassen... Schauen wir mal....
Und ja, sie werden auf nicht mehr als 40 Beispiele geschult...... Ob das richtig oder falsch ist, weiß ich nicht, aber es ist ein Gewinn.... Ob es richtig oder falsch gemacht wird, geht niemanden etwas an. Das Wichtigste ist das Endergebnis und der Punkt.....
... Dabei spielt es keine Rolle, ob sie auf die richtige oder die falsche Art und Weise erlangt wurde. Das Wichtigste ist das Endergebnis und der Punkt.....
Dem kann man nicht widersprechen.
Die Equity-Kurve muss lang genug sein, mindestens tausend Trades, und wenn wir Sharpe Ratio anstelle von No Return verwenden, wird jeder zustimmen. 10 Trades oder sogar 100 mit einem Gewinn, der geringer ist als der Drawdown, sind nicht seriös für diejenigen, die das Depot auflösen.
Ich denke, dass auch eine solche Variante nicht gegen Zufälligkeiten und Fälschungen gefeit sein wird. Idealerweise sollten Sie den Händlern zum Testen von Methoden des maschinellen Lernens ein einfaches und zugängliches Tool anbieten, mit dem sie selbst Modelle generieren und diese auf einer Forward-Basis testen können.
Die Equity-Kurve sollte wieder lang genug sein, mindestens tausend Trades und wenn man sich Sharpe Ratio, nicht kein returnee, dann wird jeder zustimmen, und wenn 10 Trades oder sogar 100, mit einem Gewinn unter dem Drawdown ist nicht ernst, das sind diejenigen, die "die Kaution erhöhen".
Woher kommen diese Zahlen? 1.000 Trades. Sie müssen verstehen, dass es keinen Gral gibt. Der Markt ist zu volatil, und wenn ich einen Wert von 1000 Trades sehe, verstehe ich, dass dies die größte Annäherung an das ist, was nicht existiert (der Gral) und warum mögen Sie keine Statistiken von 100 Trades? Hier ist ein Beispiel... Ja, ich habe es bereits veröffentlicht. Das Modell wurde mit 40 Punkten trainiert und funktionierte für 80 Punkte. Was meinst du damit, dass die Statistiken für diesen Curveball lausig sind???? Nicht genug Gewinn? Bist du nicht ein wenig übereifrig mit dem TS, Toxic?????
Ganz zu schweigen davon, dass wir sofort nach dem Training etwas über die Qualität des Modells erfahren und nicht erst eine weitere Mini-OOS-Parzelle bereitstellen müssen, um zu sehen, wie es funktioniert. Dies ist bekannt, nachdem wir die Metriken der trainierten Modelle erhalten haben. D.h. wir haben einige Modelle trainiert, ihre Metriken berechnet, dasjenige mit der besten Leistung ausgewählt und sind direkt und ohne Verzögerungen in die Schlacht gezogen.
Die Wahl des Modells ist sehr einfach. Wenn eine Ausgangsvariable eine gleiche Anzahl von Nullen und Einsen hat, beträgt die Entropie einer solchen Variablen in der Regel 0,7, wenn aufgerundet wird. Dies bedeutet, dass die Unsicherheit des Ergebnisses recht hoch ist. Das im obigen Beitrag gezeigte Modell hatte einen OI von 0,87. Dies ist die Summe der VI der beiden Polynome. Und das alles auf dem Übungsgelände. Das war, bevor das Modell in Betrieb genommen wurde. Nachdem ich diesen Wert erhalten hatte, war mir sofort klar, dass er der richtige war, denn alle anderen Modelle, die auf derselben Trainingsdatei basierten, lagen entweder bei 0,7 oder in der Nähe dieses Wertes. Übrigens waren solche Modelle an der gleichen Stelle der Rückkopplungsschleife etwa Null, ebenso wie die Modelle mit dem Ergebnis von 0,6 und niedriger. Diese wurden zusammengelegt.
Daraus schließe ich. Ein Arbeitsmodell ist ein Modell, dessen gegenseitige Information (MI) in Bezug auf die Ausgabe größer ist als die Ausgabeentropie selbst. Die Unsicherheit des Outputs beträgt 0,7 und das VI des Modellergebnisses 0,87. Das heißt, das Modell weiß mehr über den Output als über die Unsicherheit des Outputs selbst. Dann wird Ihr Modell, das auf 40 Werte trainiert wurde, viel länger funktionieren als das Trainingsintervall. Jedenfalls habe ich genau diese Tatsache..... abgeleitet.
Und wenn UI mehr als eins oder etwas weniger als 0,95 beträgt, ist dies ein klares Zeichen für Übertraining. Ich habe die Daten manipuliert und das Modell absichtlich neu trainiert. Somit war das gesamte VI größer als die Einheit. Hier eine Tatsache und ein Gedanke für Sie....
Die Wahl des Modells ist sehr einfach. Wenn eine Ausgangsvariable eine gleiche Anzahl von Nullen und Einsen hat, beträgt die Entropie einer solchen Variablen in der Regel 0,7, wenn aufgerundet wird. Dies bedeutet, dass die Unsicherheit des Ergebnisses recht hoch ist. Das im obigen Beitrag gezeigte Modell hatte einen OI von 0,87. Dies ist die Summe der VI der beiden Polynome. Und das alles auf dem Übungsgelände. Das war, bevor das Modell in Betrieb genommen wurde. Nachdem ich diesen Wert erhalten hatte, war mir sofort klar, dass er der richtige war, denn alle anderen Modelle, die auf derselben Trainingsdatei basierten, lagen entweder bei 0,7 oder in der Nähe dieses Wertes. Übrigens waren solche Modelle an der gleichen Stelle der Rückkopplungsschleife etwa Null, ebenso wie die Modelle mit dem Ergebnis von 0,6 und niedriger. Diese wurden zusammengelegt.
Daraus schließe ich. Ein Arbeitsmodell ist ein Modell, dessen gegenseitige Information (MI) in Bezug auf die Ausgabe größer ist als die Ausgabeentropie selbst. Die Unsicherheit des Outputs beträgt 0,7 und das VI des Modellergebnisses 0,87. Das heißt, das Modell weiß mehr über den Output als über die Unsicherheit des Outputs selbst. Dann wird Ihr Modell, das auf 40 Werte trainiert wurde, viel länger funktionieren als das Trainingsintervall. Jedenfalls habe ich genau diese Tatsache..... abgeleitet.
Und wenn UI mehr als eins oder etwas weniger als 0,95 beträgt, ist dies ein klares Zeichen für Übertraining. Ich habe die Daten manipuliert und das Modell absichtlich neu trainiert. Somit war das gesamte VI größer als die Einheit. Hier eine Tatsache und ein Gedanke für Sie....
Jetzt kommt es auf den Output (Lehrer) an. Ist es der Gewinn, der Drawdown, der Gewinnfaktor oder etwas anderes?
Jetzt kommt es auf den Ausgang (Lehrer) an. Ist es der Gewinn? der Drawdown? der Gewinnfaktor? oder etwas anderes?
Ich mache mehrere Ausgangsvariablen durch Signalgewinnfaktor. Von -40 -20 0 20 40 60 80. So kann ich einen Datensatz auswählen, der die größtmögliche Anzahl wichtiger Variablen in der maximalen Stichprobe enthält. Und was für ein Ausstieg das sein wird, sogar mit einem Gewinn von -40 Pips. Ich weiß es, und ich werde versuchen, 40 Punkte besser zu sein als der Schluss des Balkens, bei dem das Signal gebildet wurde... Dies ist eine Form des adaptiven Ausstiegs. Zumindest für mich....
Was die Equity-Kurve betrifft, so sollte sie lang genug sein, mindestens tausend Trades, und wenn wir Sharpe Ratio statt No Return betrachten, dann wird jeder zustimmen. 10 Trades oder sogar 100 mit einem Gewinn unter einem Drawdown sind nicht seriös für diejenigen, die "die Einlage eskalieren".
Er hat einen GEDANKEN über die Beziehung zwischen Ziel und Prädiktoren - gegenseitige Information - und dieser Gedanke kann alle Unzulänglichkeiten der Statistik aufheben, da dieser Gedanke das gesamte Rauschen unter den Prädiktoren ausgeschaltet hat, und dieses Rauschen ist das Hauptübel.
Smarties, ist es sinnvoll, dieses Programm https://basegroup.ru/deductor/download für ein erstes Verständnis von neuronalen Netzen zu verwenden (ich bin generell daran interessiert, Muster in Zahlenreihen zu finden)? Ich bin noch ziemlich neu in diesem Geschäft, und ich möchte eine Software in russischer Sprache und mit Visualisierung der Ergebnisse des Rasters (Lösungssuche) haben.
Bitte haben Sie ein professionelles Aussehen.