Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2264
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Yo no lo recuerdo realmente, recuerdo que cambió algo, pero no tanto... Pero esta es una imagen completamente diferente
porque el crecimiento exponencial en la escala logarítmica parece lineal )
porque el crecimiento exponencial en una escala logarítmica parece lineal).
y debería tener un mejor efecto de generalización, en teoría
Sobre el planteamiento de la generación en sí, una crítica mía )
Cuando se crean los datos y se repasan los modelos en busca de un modelo que funcione con los "nuevos datos", ¿se da cuenta de que es una adaptación? ¿Entiendes que es una adaptación?
Dado que estos "nuevos datos" intervienen en la elección del modelo, no son"nuevos datos"... no es muy obvio, pero lo es.
en la tercera comprobada, sí.
Siguiendo con el tema.... desenterró el viejo código de esos MMG suyos
Encontré 4 buenos modelos que están en el lado positivo de "como nuevos datos"
El modelo GMM se generó sobre 500 puntos de prueba sobre 15k puntos
Y aquí están, con datos realmente nuevos (tercera muestra)
Lo que es interesante, si invertimos las señales de apertura de posiciones para los dos últimos modelos (de hundimiento), empiezan a ganar muy bien con la comisión tenida en cuenta
Poco a poco sigo experimentando con el entrenamiento de redes neuronales con la función de fitness ....
Se me ocurrió esta forma de describir la función de aptitud, en lugar de enseñar a la red a maximizar el beneficio, intenté enseñar a la red a "maximizar un bonito gráfico de ingresos".
¿Qué es "el gráfico de beneficios más bonito"? Lo pongo como el coeficiente de correlación de la línea lineal creciente y el gráfico de rentabilidad
Obtuve este balance en los datos de la pista, teniendo en cuenta la comisión
El coeficiente de correlación 0,9947626 es casi 1)) incluso en el gráfico es visible como una regla)
El azul muestra el equilibrio en una muestra de prueba de 800 puntos de 5 min de Euro
Y así es como se ve el equilibrio en una muestra de prueba de 5k puntos
bonito )))
Poco a poco sigo experimentando con el entrenamiento de redes neuronales con la función de fitness ....
Se me ocurrió esta forma de describir la función de aptitud, en lugar de enseñar a la red a maximizar el beneficio, intenté enseñar a la red a "maximizar un bonito gráfico de ingresos".
¿Qué es "el gráfico de beneficios más bonito"? Lo pongo como el coeficiente de correlación de la línea lineal creciente y el gráfico de rentabilidad
Obtuve este balance en los datos de rastreo, teniendo en cuenta la comisión
El coeficiente de correlación 0,9947626 es casi 1)) incluso en el gráfico es visible como una regla)
El azul muestra el equilibrio en una muestra de prueba de 800 puntos de 5 min de Euro
Y así es como se ve el equilibrio en una muestra de prueba de 5k puntos
cool )))
¿esperas algo más? )
En teoría, debería tener un mejor efecto en la generalización.
no le debe nada a nadie.
¿esperabas algo diferente? )
Yo, por el contrario, estoy contento, entrenar para obtener el máximo beneficio, por ejemplo, es una lotería en el examen, y aquí hay al menos una pequeña isla de estabilidad.
800 puntos en un gráfico de 5 minutos no es demasiado pocoLo contrario es más difícil. Con MO en la lógica. Casi imposible, sólo se puede aproximar
La IO sólo puede ser rota por otra IO más fuerteLa red inversa es un tema interesante.
Poner ruido en las entradas. Obtén el espectro en la salida. Construye un filtro en él.
Entonces resultará que es posible obtener resultados similares con una combinación de bolsas.
Luego pasaremos a utilizar el paquete de convolución aleatoria (olvido su nombre).
Y entonces la fantasía llegará a su fin...
La oscuridad. La oscuridad. La fábrica.
Poco a poco sigo experimentando con el entrenamiento de redes neuronales con la función de fitness ....
Se me ocurrió esta forma de describir la función de aptitud, en lugar de enseñar a la red a maximizar el beneficio, intenté enseñar a la red a "maximizar un bonito gráfico de ingresos".
¿Qué es "el gráfico de beneficios más bonito"? Lo pongo como el coeficiente de correlación de la línea lineal creciente y el gráfico de rentabilidad
Obtuve este balance en los datos de la pista, teniendo en cuenta la comisión
El coeficiente de correlación 0,9947626 es casi 1)) incluso en el gráfico es visible como una regla)
El azul muestra el equilibrio en una muestra de prueba de 800 puntos de 5 min de Euro
Y así es como se ve el equilibrio en una muestra de prueba de 5k puntos
divertido )))
Lo mismo con el pair trading y buscando buenos spreads pero en oos se escapa enseguida.
Siguiendo con el tema.... desenterró el viejo código de esos MMG suyos
Encontré 4 buenos modelos que están en el lado positivo de "como nuevos datos"
El modelo GMM se generó sobre 500 puntos de prueba sobre 15k puntos
Y aquí están, con datos realmente nuevos (tercera muestra)
Lo que es interesante, si invertimos las señales de apertura de posiciones para los dos últimos modelos (de drenaje), entonces comienzan a ganar muy bien con la comisión tomada en cuenta
ahí termina el patrón, no importa cómo lo enseñes. Si no conoce la diferencia entre ambos, puede utilizar otros ejemplos.