Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1848
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
No es una idea para pensar, ¡es una idea para leer!
clasificación de textos - para entender qué se hace y cómo se hace y mediante qué algoritmos
Análisis de cordura: para determinar el discurso "positivo/negativo".
Esto se ha implementado en paquetes ya preparados desde hace 5-10 años, puedes empezar a usarlos y no tienes que reinventar la rueda.
Sí, estoy de acuerdo en que la idea es leer.
Sí, existen algoritmos para la clasificación del habla.
La idea era pensar en cómo juntarlo todo.
Si conoces algún paquete preparado, por favor, dime su nombre.
Sí, estoy de acuerdo en que la idea es leer.
Sí, existen algoritmos para la clasificación del habla.
Me refería a pensar en cómo ponerlo todo junto.
Si sabe de algún paquete, por favor dígame su nombre.
Hay cientos de ellos, ¿qué puedo decirte?
minería de textos
análisis de la experiencia
Hay cientos de ellos, ¿qué puedo decirte?
minería de textos
análisis de la experiencia
Bueno, aquí están al menos los nombres de lo que hay que empezar y lo que hay que buscar. Gracias.
Pero el indicador que construye el mismo parece rnormal, pero al pasarlo al Asesor Experto se desplaza una barra y resulta un completo desastre. Si puedo cambiarlo se lo agradecería.
¿Y cómo no se recoge la IA en la apertura de un bar para el último bar? Si es así, el cambio es lógico.
Gracias. Yo solía utilizar la Precisión, llamándola (para mí) Precisión para la clase. Ahora lo llamaré con términos comunes).
Y en general la Precisión puede considerarse una métrica básica cuando hay una clase de "espera". Los errores de precisión son pérdidas directas derivadas de una clasificación errónea.
Y la retirada significa pérdida de beneficios, es decir, que hemos esperado en lugar de actuar.
El objetivo final es maximizar la F1, que encontrará el mejor valor con un mínimo de errores de predicción y un mínimo de beneficios perdidos.
Si hablamos de aprendizaje por refuerzo(CatBoost), normalmente la Precisión sube muy rápido, pero la Recall lo hace lentamente, y mientras la Recall sube la Precisión baja. Lo que quiero decir es que durante el entrenamiento es bueno controlar dos indicadores por separado, por ejemplo, estableciendo los límites 80<Precisión>60 y Recall>50 y tratar de detener el entrenamiento dentro de estos límites. Es más difícil hacerlo con diferentes coeficientes, como F1. Es una pena que los desarrolladores no hayan previsto esta posibilidad, y aún no he resuelto el recorte de árboles del modelo terminado.
Otra idea es dividir la muestra en secciones de 10 y entrenar 10 modelos por sección, ver cómo se comporta el modelo en cada sección y recortar los árboles de modelos, promediar las tasas de reentrenamiento y luego, de alguna manera, reunir todos los modelos. De este modo, se limpiará el exceso de ajuste de los modelos y sólo se utilizarán datos con información de tendencia consistente.
¿Y cómo no se recoge la OI en la apertura de la barra para la última barra? Si es así, el cambio es lógico.
No se escribe cada tick
No está claro cómo solicitas los datos del indicador en el EA, si se está construyendo correctamente en el gráfico. ¿Ha comprobado la construcción del indicador en el modo visual del probador de estrategias?
Otra idea es dividir la muestra en secciones de 10 y entrenar 10 modelos en cada sección, ver el comportamiento del modelo en cada sección y podar los árboles del modelo, promediar las tasas de sobreentrenamiento y luego, de alguna manera, reunir todos los modelos. De este modo, se limpiará el sobreentrenamiento del modelo y sólo se utilizarán datos con información de tendencia estable.
Yo también tenía una idea similar, pero por ahora estoy ocupado con otra cosa. Espero experimentar con él pronto.
También tiene una desventaja: que el modelo aprenderá en un área de datos 10 veces menor. Creo que su generalización disminuirá por ello.
No está claro cómo está solicitando los datos del indicador en el EA, si se está construyendo correctamente en el gráfico. ¿Ha comprobado la construcción del indicador en el modo visual del probador de estrategias?
Bueno, al menos aquí están los nombres por los que empezar y lo que hay que buscar. Gracias.
No son nombres, son enlaces a todo lo que necesitas, listos... y más.