Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1839
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Ahahahaha )))) ¡¡¡LOL !!!
Me gustaría el consejo de todos.
En el paquete Darch encontré la siguiente opción de evaluación del modelo:
Calculamos el error en la vía y en los tramos oob.
Entonces el error total se calcula como
err = oob_error * comb_err_tr + train_err * (1 - comb_err_tr);
donde comb_err_tr = 0,62. El multiplicador que controla la contribución de los errores de las secciones de tren y oob. Si se fija en 0, la estimación es sólo por tren. Si lo pones a 1, la estimación es sólo para oob.
0,62 significa que el error oob tiene un poco más de peso en la estimación total del modelo.
He utilizado esta fórmula durante un tiempo, pero ahora tengo dudas.
El error en el oob suele tener un límite, y en el tren si el sobreentrenamiento continuó, podría bajar hasta 0.
Aproximadamente así: (el verde es el error estimado según la fórmula)
Según esta fórmula, el error seguirá disminuyendo debido a la disminución del error trn. Y sólo dejará de caer cuando la trn deje de disminuir. Al mismo tiempo, cuando el sobreentrenamiento ha comenzado, el error en el oob comenzará a aumentar.
En mi opinión, dejar de aprender cuando se empieza a errar por la fórmula es demasiado tarde.
Incluso en el punto en el que el error oob es mínimo tampoco es óptimo. Debido a una afortunada aleatoriedad encontramos accidentalmente el mínimo por oob, pero puede ser un ajuste de oob.
¿Tal vez deberíamos tomar el error mínimo en el oob, y contarlo como un límite para el error en el tren? Es decir, ¿dejar de entrenar el modelo cuando el error en trn sea igual al mejor error en oob (donde dibujé la línea vertical)? El error en el oob será peor, pero no se ajustará ni al tren ni al oob.
Me gustaría el consejo de todos.
En el paquete Darch encontré la siguiente opción de evaluación del modelo:
Calculamos el error en la vía y en los tramos oob.
Entonces el error total se calcula como
err = oob_error * comb_err_tr + train_err * (1 - comb_err_tr);
donde comb_err_tr = 0,62. El multiplicador que controla la contribución de los errores de las secciones de tren y oob. Si se fija en 0, la estimación es sólo por tren. Si lo pones a 1, la estimación es sólo para oob.
0,62 significa que el error oob tiene un poco más de peso en la estimación total del modelo.
He utilizado esta fórmula durante un tiempo, pero ahora tengo dudas.
El error en el oob suele tener un límite, y en el tren si el sobreentrenamiento continuó, podría bajar hasta 0.
Aproximadamente así: (el verde es el error estimado según la fórmula)
Según esta fórmula, el error seguirá disminuyendo debido a la disminución del error trn. Y sólo dejará de caer cuando la trn deje de disminuir. Al mismo tiempo, cuando el sobreentrenamiento ha comenzado, el error en el oob comenzará a aumentar.
En mi opinión, dejar de aprender cuando se empieza a errar por la fórmula es demasiado tarde.
Incluso en el punto en el que el error oob es mínimo tampoco es óptimo. Debido a una afortunada aleatoriedad encontramos accidentalmente el mínimo por oob, pero puede ser un ajuste de oob.
¿Tal vez deberíamos tomar el error mínimo en el oob, y contarlo como un límite para el error en el tren? Es decir, ¿dejar de entrenar el modelo cuando el error en trn sea igual al mejor error en oob (donde dibujé la línea vertical)? El error en el oob será peor, pero no se ajustará ni al tren ni al oob.
Un sistema de trading a través de los ojos de un algotrader
R - ¡sólo eres apuenen! :)
¿qué pasa con los filtros digitales o los niveles? :D
¿Los filtros digitales o los niveles muestran algo interesante? :D
Lo último que hice fue buscar una superposición de patrones ...
Tenemos un nivel - cuando el precio lo cruza, fijamos este patrón y lo fijamos como muestra de entrenamiento
Los patrones pueden ser diferentes
busco cualquier patrón que haya surgido en el momento, cualquier conjunto distinto que resuelva algo
Para extraer las reglas de los patrones utilizo"reglas asociativas", este enfoque difiere de los habituales por el hecho de que cada ejemplo de entrenamiento puede contener cualquier número de elementos y no tiene en cuenta el orden de las características, lo que también es bueno ya que para mí
el objetivo: encontrar un extremo a partir del cual se produzca un aumento de 10 puntos
no es la mejor solución, pero es lo que estoy escribiendo, hasta ahora sólo comprar
el algoritmo de minería "apriori" del paquete "arules"
así es como se ven las reglas encontradas
aquí está la regla "1" (la mejor) en acción con los nuevos datos
sin ninguna manipulación, tal cual, en la secuencia tal cual...
decida usted mismo si este es un tema interesante o no
continuación de la misma
Entonces es posible añadir AMO a estas entradas como si estuvieran "encima" para filtrar la entrada/salida.
Hay un potencial ilimitado para aumentar la cantidad y la calidad de los patrones
A lo mejor sale algo chulo, pero no tengo energía y mecha, me he ido a una borrachera creativa ((
Creo que los niveles son la herramienta más prometedora para crear TS...
A mi entender, el nivel de precios no es un estúpido fractal de Bill Williams, sino un evento a un precio específico, muy probablemente "un montón de movimientos".
A continuación, puede añadir AMO a estas entradas como si "en la parte superior" para filtrar para entrar / no entrar
Hay un potencial ilimitado para aumentar la cantidad y la calidad de los patrones
A lo mejor sale algo chulo, pero no tengo ni energía, estoy en una borrachera creativa ((
Cuando tenga suficiente energía, leeré).
Lo leeré cuando me ponga a ello).
Busca en Google algo más corto, no hay mucho que leer.
Oh, qué jodido... la gente no bebe, nunca bebe, nunca, nunca....
Veo que está tratando de encontrar un patrón. Es tan simple como una moneda de diez centavos de dólar) Es la teoría de las ondas. Pero de momento no es de dominio público.
Imagina que llevas 22 años casado. ¿Qué probabilidad hay de que te divorcies hoy o mañana? Enseña al aprendizaje automático esta comprensión y sólo entonces pasa a las cuestiones más sencillas: los mercados financieros.
Me doy cuenta de que me resulta difícil abordar el tema.
Respetando las palabras de Yusuf. Siempre ha acertado con la continuidad de la historia y el momento actual. Y la importancia para el futuro.