Was soll in den Eingang des neuronalen Netzes eingespeist werden? Ihre Ideen... - Seite 42
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Ich habe ein Buch namens "Masters of the Markets" von Bill Williams gelesen.
Es stammt von Tom Williams. Das Buch ist fast 30 Jahre alt und viele Dinge haben sich seither stark verändert. Vor allem der Anteil der Handelsautomatisierung hat sich um ein Vielfaches erhöht.
V ladislav Vidiukov #: Nun, Sie können ein Tick-Chart bekommen. Es geht nur um die Ticks. Ich habe mit einem Typenchart 60 % pro Tag verdient. Außerdem kann man anhand der Typen nachvollziehen, wer wie viel Geld investiert hat, wenn man die gängigste Größe von Ticks für $1000 (Mindestlot) nimmt. Wenn es dann 10 Ticks mit 23 Punkten nach oben und dann 60 Ticks mit 4 Punkten nach unten ging (der Preis stieg und fiel auf das gleiche Niveau), dann kauft höchstwahrscheinlich das kluge Geld und die dumme Masse verkauft, d.h. der Preis wird steigen.
Das würde ich so nicht sagen. Das kluge Geld ist klug genug, um sich nicht bemerkbar zu machen. Höchstwahrscheinlich werden sie es so einrichten, dass die erforderliche Position nicht für einen großen, auffälligen Tick, sondern für mehrere durchschnittliche, unauffällige Ticks erworben wird. Dies ist mit dem Einsatz von Algo-Trading nicht schwierig und erfolgt in Sekundenbruchteilen oder Sekundeneinheiten. Als das Buch geschrieben wurde, gab es solche Gelegenheiten nicht, und wenn der große Junge am Telefon einen Auftrag für eine große Partie erteilte, war das sichtbar. Und Sie werden nicht 100 Aufträge nacheinander am Telefon erteilen, und selbst wenn Sie es täten, würde es eine ganze Weile dauern.
Was ist ein großes/starkes Häkchen? Imho handelt es sich um eine Anwendung eines Großkunden/einer Bank für Devisengeschäfte (nicht für spekulative Geschäfte). Es gibt keinen Grund für die Bank, den Auftrag zum Zweck der Verschleierung in kleine Aufträge aufzuteilen.
1. Synchronisieren wir die Uhren! Wir haben eine Reihe von Prädiktoren - unsere Aufgabe ist es, die effektiven auszuwählen, d.h. diejenigen, die unseren Index verbessern - sei es die Genauigkeit. Wir treffen eine Auswahl, erstellen ein einfaches Holzmodell und bewerten die Klassifizierungsleistung anhand einer Validierungsstichprobe - also für jeden Agenten. Und so weiter - wir erhalten das Ergebnis - wir schicken Agenten los, um neue Koordinaten zu erkunden.
Als Ergebnis haben wir eine Reihe von binären Variablen - einen Schalter - ein/aus.
Wie stellen wir die Wellen hier dar und an welchem Punkt?
2. Effizienz pro Anzahl der Iterationen/verschwendete Zeit, außerdem habe ich 3 verschiedene Methoden global beschrieben - interessant, einen vollständigen Vergleich zwischen ihnen durchzuführen.
1. Zum Zeitpunkt der Effizienzbewertung.
2. Wenn Sie interessiert sind, tun Sie es)))
1. Zum Zeitpunkt der Leistungsbewertung.
2. Bei Interesse, tun)))
Verständlich alles...
1. Es ist besser, wenn das globale Maximum des Systemwirkungsgrads FF einmalig und stationär ist. Es sieht aus wie eine stabile Insel auf der Oberfläche in einem Meer von Wellen (oder Wellen des Meeres). Robuste Parameter bedeuten, dass die Leistung des Systems bei neuen Daten ähnlich ist. Wenn es keine solchen stabilen Inseln gibt, gibt es mindestens zwei Möglichkeiten: Entweder hat das System überhaupt keine robusten Parameter, oder die gesamte FF (oder eine oder mehrere darin enthaltene Metriken) ist für den Prozess ungeeignet gewählt.
IMHO ist die Bedingung der Einzigartigkeit und Stationarität des FF-Maximums unmöglich, da der Markt selbst per Definition ein nicht-stationärer Prozess ist, der vielen unvorhersehbaren externen Einflüssen unterliegt (kein Detrending oder die Verwendung von Derivaten wird uns retten). Das Einzige, was wir für eine erfolgreiche Optimierung (und anschließende Vorhersage) nutzen können, ist die relative Trägheit des Marktes, aber natürlich unter der Voraussetzung, dass wir die liquidesten Instrumente mit großen Handelsvolumina und Teilnehmern berücksichtigen. Dann können wir eine ausreichend breite FF-Welle finden, die, obwohl sie sich mit der Zeit bewegt, immer noch einen FF-Wert nahe dem Extremwert beim Schritt zwischen den Optimierungen ergibt.
Es besteht eine (hohe) Wahrscheinlichkeit, dass keine breite Welle in der FF gefunden wird. Ich würde eine solche FF nicht als unangemessen für den Prozess bezeichnen und sie sofort verwerfen, sondern versuchen, eine weitere Ebene der Meta-Optimierung/Vorhersage hinzuzufügen - auf der Abfolge der FF-Wellenflächen in der Geschichte (d. h. die schrittweise Umwandlung der Wellen verallgemeinern/formalisieren und die Wellenform für den nächsten Schritt synthetisieren können). Idealerweise wäre dies logisch in die Walk-Forward-Optimierung integriert, aber ich bin noch nicht dazu gekommen.
IMHO ist die Bedingung der Einzigartigkeit und Stationarität des FF-Maximums unmöglich zu erfüllen, da der Markt selbst per Definition ein nicht-stationärer Prozess ist, der vielen unvorhersehbaren externen Einflüssen unterliegt (kein Detrending oder die Verwendung von Derivaten wird uns retten). Das Einzige, was wir für eine erfolgreiche Optimierung (und anschließende Vorhersage) nutzen können, ist die relative Trägheit des Marktes, aber natürlich unter der Voraussetzung, dass wir die liquidesten Instrumente mit großen Handelsvolumina und Teilnehmern berücksichtigen. Dann können wir eine ausreichend breite FF-Welle finden, die, obwohl sie sich mit der Zeit bewegt, immer noch einen FF-Wert nahe dem Extremwert beim Schritt zwischen den Optimierungen ergibt.
Es besteht eine (hohe) Wahrscheinlichkeit, dass in der FF keine breite Welle gefunden wird. Ich würde eine solche FF nicht als unangemessen für den Prozess bezeichnen und sie sofort verwerfen, sondern versuchen, eine weitere Ebene der Meta-Optimierung/Vorhersage hinzuzufügen - auf der Abfolge der FF-Wellenflächen in der Geschichte (d. h. die schrittweise Umwandlung der Wellen verallgemeinern/formalisieren und die Wellenform für den nächsten Schritt synthetisieren können). Idealerweise wäre dies logischerweise in die Walk-Forward-Optimierung integriert, aber ich bin noch nicht dazu gekommen.
Stellen wir uns vor, wir haben bereits eine Menge Prädiktoren, die wir unbedingt in den Eingang des NS einspeisen müssen. Aber der Computer kann durch den Überschuss an eingehenden Daten überlastet werden - wir haben keine Millionen von Dollar für Supercomputer.
Dieses Problem wird gelöst, indem die Daten in Teile aufgeteilt werden.
A leksey Vyazmikin #: Was ist in diesem Fall zu tun, welcher Optimierungsalgorithmus ist ideal für die Auswahl der nützlichsten Prädiktoren, welche Art von FF kann erfunden werden?
Hier kann man jeden beliebigen diskreten AO anwenden, dessen Ziel es ist, aus Millionen von Prädiktoren eine Teilmenge auszuwählen, mit der das beste Modell trainiert wird.
Im Grunde genommen wählt die AO einfach Spalten aus einer riesigen Matrix von Prädiktoren aus.
FF ist etwas, das maximiert werden sollte, z. B. die Akurasi des Modells oder der Gewinn oder was auch immer....
A leksey Vyazmikin #: und wird es aus wirtschaftlicher Sicht effizienter sein als Standardmethoden? Diese Frage lässt die Armen nicht los :)))))) Was sind Ihre Überlegungen?
Die Überlegungen sind so, es ist der einzige Weg, aber hier geht es im Allgemeinen nicht um AO, sondern darum, wie man die Aufzeichnung, Speicherung und den Abruf von Daten kompetent organisiert, AO ist hier ein kleines und nicht das wichtigste Detail eines großen Mechanismus und dieser Laie wird definitiv nichts Nützliches raten
Das Problem ist, wie immer, ein altes - das Set stammt aus den 50er Jahren.
Für mich war das Ergebnis der Optimierung immer zweitrangig, ich habe immer das Ergebnis des Stürmers an die erste Stelle gesetzt.
Das Problem bestand darin, dass die besten Optimierungsergebnisse in der Regel von einem scheiternden Stürmer geliefert wurden, während einige der Spieler, die in der Optimierung im Mittelfeld lagen, einen Stürmer lieferten, der in Richtung Norden zeigte.
Ich habe mich gefragt, wie man einen solchen Pass mit einem Stürmer, der nicht super duper, aber zumindest leicht nach oben gerichtet ist, in die erste Zeile der Rückwärtsoptimierung bringen kann.
Es ist klar, dass dies (nicht immer) mit Hilfe eines benutzerdefinierten Optimierungskriteriums möglich ist, das jetzt (oder vielleicht schon seit langem) FF genannt wird.
Wie findet man den richtigen FF? Mir ist nichts Besseres eingefallen als die Methode des wissenschaftlichen Stocherns, also habe ich es nach dieser bewährten Methode gemacht.
Andrey Dik erwähnte vor kurzem meinen Artikel, in dem es darum geht, wie man die FF durch wissenschaftliches Stochern findet.
Die Essenz ist sehr einfach, optimieren Sie mit Forward auf das maximale Gleichgewicht des Beraters, schreiben Sie eine Reihe von FFs, alle Arten von verschiedenen auf, was genug Phantasie ist.
Wir lassen das Skript laufen und schauen uns die Back- und Forward-Charts unserer FFs an.
Wenn wir einen anständigen Graphen finden, führen wir die nächste Optimierung mit dieser FF durch und mit hoher Wahrscheinlichkeit erhalten wir den richtigen Forward auf der obersten Zeile des Backs.
Wahrscheinlich habe ich mich, wie im Artikel, wieder nicht klar ausgedrückt.
Ich entschuldige mich dafür, dass ich vom Thema abweiche.
Ich bin auf ein Sprichwort gestoßen:
Wenn auf dich geschissen wird, hast du dafür gesorgt, dass jemand auf dich scheißt.
Ich spreche zu denen, die sich selbst anscheißen. Hau ab, du stinkst nach Scheiße.
Für mich war das Ergebnis der Optimierung immer zweitrangig, ich habe das Ergebnis der Optimierung an die erste Stelle gesetzt.
Das Problem bestand darin, dass die besten Optimierungsergebnisse in der Regel aus einer fehlenden Vorwärtsrichtung resultierten, während einige der durchschnittlichen Optimierer eine Vorwärtsrichtung mit einer nördlichen Ausrichtung produzierten.
Ich habe mich gefragt, wie man einen solchen Durchgang mit einem nicht superduper, aber zumindest leicht aufwärts gerichteten Vorlauf in die erste Zeile der Rückwärtsoptimierung bringen kann.
Es ist klar, dass dies (nicht immer) mit Hilfe eines benutzerdefinierten Optimierungskriteriums möglich ist, das jetzt (oder vielleicht schon seit langem) FF heißt.
Wie findet man den richtigen FF? Mir ist nichts Besseres eingefallen als die Methode des wissenschaftlichen Stocherns, also habe ich es mit dieser bewährten Methode gemacht.
Andrey Dik hat kürzlich auf meinen Artikel hingewiesen, in dem es genau darum geht, wie man den FF mit der wissenschaftlichen Methode findet.
Die Essenz ist sehr einfach, optimieren mit vorwärts für die maximale Balance des EA, schreiben Sie einen Haufen von FFs, alle Arten von verschiedenen auf, was genug Phantasie ist.
Wir lassen das Skript laufen und schauen uns die Back- und Forward-Graphen unserer FFs an.
Wenn wir einen anständigen Chart finden, führen wir die nächste Optimierung mit diesem FF durch und mit hoher Wahrscheinlichkeit erhalten wir den richtigen Forward auf der obersten Linie des Backs.
Wahrscheinlich habe ich mich, wie im Artikel, wieder nicht klar ausgedrückt.
Nein, Sie haben Ihren Standpunkt sehr gut dargelegt.
Diskrete AO.)) Es gibt kein solches Konzept, alle AOs sind diskret, die Diskretion wird durch den Schritt der optimierten Parameter festgelegt.
Was für ein Tölpel muss man sein, um zu glauben, dass AO und alle MO-Methoden etwas ohne FF suchen können, wo es doch hier im Forum und überall sonst so viele Artikel über Optimierung und maschinelles Lernen gibt....
Alles, was "gesucht" wird, ob durch konventionelle Optimierung oder durch supertechnologische Methoden der MO, wird genau das gefunden, was in der FF beschrieben ist. Die FF beschreibt, was zu finden ist, und alles andere ist nur eine Suchstrategie, sei es AO oder maschinelle Lernmethoden.
"Gesucht" - in Anführungszeichen, weil ohne FF prinzipiell nichts gesucht werden kann.