Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1687
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Cuando la gente inteligente habla entre sí y lo único que se entiende es que no se entiende nada.
Y tú quieres decir algo inteligente de vuelta. Quieres hacer un punto...
Pero no sale nada más que YA KREVEDKO. Ehhh.
+++
Hay una sensación intuitiva de que este modelo sólo puede dar algo entre SB y plano.
Se necesita algún otro modelo de juego para describir las tendencias. Quizá valga la pena preguntar a Savvateev))
En cualquier caso, es poco probable que se obtenga un modelo que dé tanto tendencias como moscas y transiciones entre ellas (como siempre ocurre en la realidad).
No, mi tarea no es construir TS, sino buscar una técnica para evaluar TS
Tenemos que encontrar una línea fina en la que la ST funcione y en la que no.
como escribí anteriormente - los índices de las estadísticas del Probador de Estrategias están ligados al inicio de las observaciones y al número total de observaciones, por cierto, como todas las estadísticas
y quieren una metodología que evalúe el trabajo del CT en el futuro
ZS: Probablemente todo sea más sencillo, me acordé de la función de error, puede ser que sea suficiente para estimar la divergencia de las series de pérdidas y ganancias entre las zonas de prueba y de avance y/o de equilibrio (equidad)
También me he fijado en la función de error, puede ser suficiente para estimar la divergencia de las series de beneficios/pérdidas entre un test y un forward test y/o gráficos de balance (equidad).
La tarea de la dirección opuesta, no para determinar la tendencia plana por métodos de terceros, pero por el Asesor de Expertos en la historia, bueno, no muy bueno, no muy malo, malo, ver los parámetros de la serie. Hay muchos, demasiados, tenemos que encontrar los significativos. No me gusta la idea de procesar ciertas partes de una serie mediante algoritmos simples, pero la lógica funciona. Sólo queda identificar los segmentos y determinar los parámetros que se utilizarán para determinarlos. Los parámetros deben tener en cuenta todo lo que podemos calcular para la serie, ticks, medias, velocidades, aceleraciones, volúmenes, tasas de crecimiento de volumen, adelgazamiento y quizás algo más. Es una especie de trabajo separado, y los parámetros de la fila se pueden tener en cuenta. MO y GA están ahí para ayudar a identificar los significativos. Pero la tarea consiste precisamente en identificar los parámetros significativos de la serie de ticks original. Qué parámetros son sensibles y se correlacionan correctamente con los cambios en el CT. El promedio del adelgazamiento de la serie... Hoy en día no se puede prescindir de ellos.
Según contaron en la central nuclear de la escuela, el operador vigila 19 parámetros y está entrenado para dirigir un corredor de estado estable, en función de la correlación de los parámetros, seleccionando los significativos y cambiándolos.
Tenemos series de garrapatas bastante largas sobre el número final de herramientas, el campo de análisis es lo suficientemente grande, no es suficiente para hacer previsiones estables, pero no veo otra manera.
En general, el objetivo es encontrar parámetros que caractericen correctamente el estado de las series. Por estado entendemos aumentar, no aumentar, son estados estables y empezar a aumentar, terminar, no son estados estables. )))))
No, mi tarea no es construir una ST, estoy buscando una metodología para evaluar la ST
tenemos que encontrar una línea fina en la que la ST funcione, y en la que no lo haga
Como escribí anteriormente, los índices de las estadísticas del Probador de Estrategias están ligados al inicio de las observaciones y al número total de observaciones, sin embargo, como todas las estadísticas
y quieren una metodología que evalúe el trabajo del CT en el futuro
ZS: probablemente todo sea más fácil, me he acordado de la función de error, puede ser suficiente para estimar la divergencia de las series de pérdidas y ganancias entre las zonas de prueba y de prueba y / o de equilibrio (renta variable)
Evolucionar algo como una red neuronal (algún tipo de fenotipo de escalas) de esta manera -
Toda la zona de la muestra, es decir, tres meses, se divide para el cálculo en tres zonas, un mes cada una
el fenotipo con la menor divergencia de la serie de pérdidas de beneficios entre tres partes es el mejor y la peor serie en un mes es el ganador/líder.
Este enfoque genera soluciones rabiosas en la prueba de avance con una frecuencia envidiable. Es decir, la prueba de avance es mejor que la peor serie en una de las tres áreas de la muestra.
ZS: Tal vez sea más sencillo, me acordé de la función de error, tal vez sea suficiente para estimar la divergencia de la serie beneficio-pérdida entre la prueba y la prueba de futuro y / o áreas de equilibrio (equidad).
Intenté explicártelo en dos páginas del foro y me ignoraste... Y ahora de repente se acuerda de la función de error ! )))
Basta con evaluar la divergencia de las series de pérdidas y ganancias entre una prueba y una prueba a plazo y/o zonas de renta variable
No son las mejores variables para el análisis, hay demasiado retraso. Cuando vea que el avance y la prueba se han desviado, es demasiado tarde.
hmm... difícil, déjame intentarlo de nuevo, pero una vez más: no hay ninguna tarea de búsqueda de una TS, no hay ninguna tarea de determinación de una tendencia plana
1. hay un conjunto de estrategias que han dado buenos resultados en la prueba
2. existe un subconjunto de este conjunto de estrategias que ha dado buenos resultados en el
3. hay una estimación estadística del probador de estrategias
¿cuál es la diferencia entre pp. 1. y 2.
¿es posible analizar el pp3 y encontrar diferencias entre el pp1 y el pp2?
cómo evaluar pp1 y pp2 desde el punto de vista de .... ¿cuál es la diferencia entre ellos? - ¿cuál es la diferencia entre ellos?
hmm... duro, déjame intentarlo de nuevo, pero una vez más: no hay ninguna tarea de búsqueda de una TS, no hay ninguna tarea de determinación de una tendencia plana
1. hay un conjunto de estrategias que han dado buenos resultados en la prueba
2. existe un subconjunto de este conjunto de estrategias que ha dado buenos resultados en el
3. hay una estimación estadística del probador de estrategias
¿cuál es la diferencia entre pp. 1. y 2.
¿es posible analizar los ítems 3 y encontrar diferencias entre los ítems 1 y 2?
cómo evaluar pp1 y pp2 desde el punto de vista de .... ¿cuál es la diferencia entre ellos? - ¿en qué se diferencian?
En mi opinión - analizar la pp.3 y encontrar diferencias entre la pp.1 y la pp.2 con ese enfoque es una pérdida de tiempo, porque es probable que se compare, aunque en la pp.3, incomparable, en muchas estrategias hay desde "moscas" hasta "elefantes". Y las moscas y los elefantes siguen teniendo éxito estadísticamente, pero ¿qué sentido tiene compararlos?
hmm... difícil, déjame intentarlo de nuevo, pero una vez más: no hay ninguna tarea de búsqueda de una TS, no hay ninguna tarea de determinación de una tendencia plana
1. hay un conjunto de estrategias que han dado buenos resultados en la prueba
2. existe un subconjunto de este conjunto de estrategias que ha dado buenos resultados en el
3. hay una estimación estadística del probador de estrategias
¿cuál es la diferencia entre pp. 1. y 2.
¿es posible analizar los ítems 3 y encontrar diferencias entre los ítems 1 y 2?
cómo evaluar pp1 y pp2 desde el punto de vista de .... ¿cuál es la diferencia entre ellos? - ¿en qué se diferencian?
Primera pregunta: ¿son los sistemas adaptativos? si no es así, entonces pp1 no es diferente de pp2. ambos son sistemas de ciruela
hmm... duro, déjame intentarlo de nuevo, pero una vez más: no hay ninguna tarea de búsqueda de una TS, no hay ninguna tarea de determinación de una tendencia plana
1. hay un conjunto de estrategias que han dado buenos resultados en la prueba
2. existe un subconjunto de este conjunto de estrategias que ha dado buenos resultados en el
3. hay una estimación estadística del probador de estrategias
¿cuál es la diferencia entre pp. 1. y 2.
¿es posible analizar los ítems 3 y encontrar diferencias entre los ítems 1 y 2?
cómo evaluar pp1 y pp2 desde el punto de vista de .... ¿cuál es la diferencia entre ellos? - ¿en qué se diferencian?
Ahora la cuestión está más clara. Pero ahora la respuesta no está nada clara) Y ni siquiera está claro por qué debería haber tal respuesta para un conjunto de sistemas completamente arbitrario.
El problema es que cualquier superprocedimiento con pruebas, avances y otras chorradas acabará reduciéndose a la habitual optimización de algún sistema complejo por algún criterio complejo y en un conjunto de parámetros de alta dimensionalidad sobre la misma historia limitada.OK, algunas de las respuestas ya dan al menos algo en la dirección de la búsqueda de información
pero el problema es, como siempre, la pregunta - una pregunta bien planteada es el 50% de la respuesta ;)
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A la primera parte de mi pregunta - añadiré más términos de búsqueda para TC:
Los TCs son todos iguales - literalmente
El principio de la construcción de un TS: establecemos las reglas y el probador de estrategias genera el resultado por sobremuestreo de GA. Las reglas son simples - abrir una orden, colocar una orden pendiente.... colocar una orden relativa a una orden anterior ..... repetir la colocación de una orden en el mismo nivel ...... y otras reglas primitivas similares de trabajo con órdenes - aquí estamos limitados sólo por la imaginación )))
Pero no importa cómo lo pienses, estos son los mismos TP con una regla activa de trabajo con una orden o esta regla está desactivada, el número total de órdenes abiertas simultáneamente es 1-5.... en general, muy primitivo y esencialmente así es como funcionan todos los ST, si no se utilizan términos prolijos
Bien, añadimos un indicador arbitrario a estas reglas para probarlas - obtenemos un montón de TS que satisfacen el parámetro de optimización
bueno, volvemos a la misma pregunta .... por qué una parte de la ST puede pasar la prueba de avance, mientras que otra parte de la ST puede no hacerlo - necesitamos una evaluación compleja de indicadores estadísticos, aunque.... Sospecho que ahora habrá que descargar las estadísticas de cada TS y en base a los indicadores estadísticos hacer una elección de TS y optimizarla - y ver qué sale - es decir, otro "método de calibre"))