Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 22

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A mí tampoco me gusta, es temporal. Si aprendo a seleccionar los parámetros del indicador, pasaré de D1 a períodos más pequeños y podré obtener muchas más observaciones en el mismo intervalo de tiempo.
 
Hola a todos! Si a alguien le interesa le cuento mi investigación...

En cuanto a la idea de la agrupación no salió nada, pegando piezas de una agrupación no se observó homogeneidad, por qué no lo sé...Creo que necesito estudiar análisis espectral con frecuencias, amplitudes y fases, creo que Fourier me servirá, así que si hay alguien que sepa del tema, estaré encantado de comunicarlo, ¡¡¡no es así!!! ¡¡¡Buscando un profesor!!! Así que el tema está ralentizado hasta ahora

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Siguiente en la investigación de la RF.

He jugado con los ajustes del modelo RF, es decir, el número de divisiones y el kol. Pero decidí volver a entrenar el mismo modelo con los mismos parámetros, no tenía suficiente inteligencia para salvar el primer modelo bueno (así que volví a entrenar el modelo y obtuve un resultado muy mediocre, luego toda la tarde volví a entrenar el modelo (unas 100 veces) con la esperanza de encontrar los mismos parámetros pero, por desgracia, lo máximo que pude obtener es un tercio de los resultados del primer modelo

Pregunta: ¿Qué fue? el reentrenamiento aleatorio o el modelo ha captado alguna dependencia fuerte en los datos, ¿cómo relacionarlo en general, basándose en su experiencia? ¿Sepueden recuperar estos parámetros de alguna manera?

Todos los resultados que he mencionado se han obtenido con datos nuevos que el modelo no conocía previamente.

datos totales 55.000
formación a 35.000
comprobar a los 20.000
Datos de futuros RTS, TF - 5 minutos
 
mytarmailS:

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Más allá de la investigación con RF .


Pregunta: ¿a qué se debe esto? ¿se trata de un sobreentrenamiento aleatorio o el modelo ha detectado una fuerte correlación en los datos, cómo debe tratarse según su experiencia? ¿De qué manerase pueden recuperar estos parámetros?

No sólo olvídate de estos datos, sino que cuando surja algo así, huye lo más lejos posible.

PS.

Tenemos que limpiar el conjunto inicial de predictores del ruido.

ElDr.Trader ha probado los principales componentes, pero tiene muy pocas observaciones. Pruébalo. Enlaces arriba, incluso el código se publica

 
SanSanych Fomenko:

No sólo hay que olvidarse de estos datos, sino que cuando surja algo así, hay que huir lo más lejos posible.


¿Por qué?
 
mytarmailS:
Hola a todos! Si a alguien le interesa le cuento mi investigación...

En cuanto a la idea de la agrupación no salió nada, pegando piezas de una agrupación no se observó homogeneidad, por qué no lo sé...Creo que necesito estudiar análisis espectral con frecuencias, amplitudes y fases, creo que Fourier me servirá, así que si hay alguien que conozca el tema, estaré encantado de comunicarlo, ¡¡¡no es así!!! ¡¡Buscando un profesor!!! Así que el tema está frenado hasta ahora

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Siguiente en la investigación de la RF.

He jugado con los ajustes del modelo RF, es decir, el número de divisiones y el kol. Pero decidí volver a entrenar el mismo modelo con los mismos parámetros, no tenía suficiente inteligencia para salvar el primer modelo bueno (así que volví a entrenar el modelo y obtuve un resultado muy mediocre, luego toda la tarde volví a entrenar el modelo (unas 100 veces) con la esperanza de encontrar los mismos parámetros pero, por desgracia, lo máximo que pude obtener es un tercio de los resultados del primer modelo

Pregunta: ¿Qué fue? el reentrenamiento al azar o el modelo ha captado una fuerte correlación en los datos, cómo relacionarse con ella en general, en su experiencia? ¿Sepueden recuperar estos parámetros de alguna manera?

Todos los resultados que he mencionado se han obtenido con datos nuevos que el modelo no conocía previamente.

datos totales 55.000
formación a 35.000
comprobar a los 20.000
Datos de futuros RTS, TF - 5 minutos.

fue algún tipo de error.

Para evitarlo, guarde el registro del experimento en una tabla: todos los parámetros de entrenamiento, si hay selección de entradas, las mejores entradas, el resultado del entrenamiento, el resultado de la validación. Y serás feliz.

 
mytarmailS:
¿Por qué?
Abajo y argumentado
 

Chicos, por favor, ayudadnos con ejemplos de código

Digamos que tenemos tres vectores "A", "B" , "С"

Tenemos que construir todo tipo de diferencias entre ellos de forma automática porque hay muchas variables...

como:

x1 = A - B

x2 = A - C

x3 = C - B

y escribir x1,x2,x3 como columnas en el marco de datos

Muéstrame el código si puedes

 
mytarmailS:

Chicos, por favor, ayudadnos con ejemplos de código

Digamos que tenemos tres vectores "A", "B" , "С"

Tenemos que construir todo tipo de diferencias entre ellos de forma automática porque hay muchas variables...

como:

x1 = A - B

x2 = A - C

x3 = C - B

y escribir x1,x2,x3 como columnas en el marco de datos

Por favor, muestre el código si puede.

Una variante de trabajo. Puede no ser óptimo:

sampleA <- as.data.frame(matrix(round(runif(n = 51000, min = 0, max = 1)), ncol = 51))


n <- ncol(sampleA) #your columns

differences <- list()
counter <- 1
for (i in 1:n){
        for (j in 1:n){
                differences[[counter]] <-       sampleA[, i] - sampleA[, j]
                counter <- counter + 1
        }
}

diff_data <- as.matrix(do.call(rbind.data.frame, differences))

diff_data_frame <- as.data.frame(t(diff_data))
 
Alexey Burnakov:

Opción de trabajo. Tal vez no sea lo óptimo:

Muchas gracias, mientras escribía todas las combinaciones posibles con tres velas y cuatro precios OHLC me han entrado sudores tres veces, tanto código
 
mytarmailS:
Muchas gracias, mientras escribía todas las combinaciones posibles con tres velas y 4 de sus precios OHLC, me ha hecho sudar tres veces, tanto código

¿Cómo puedo hacer que el código no haga columnas adicionales? Por ejemplo, 3 columnas en una función producen 9 combinaciones, aunque tres son realmente suficientes, como en mi ejemplo anterior

no tiene sentido hacer A/B y luego B/A

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