Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2963

 
СанСаныч Фоменко #:

Sigues sin entenderlo: no se trata en absoluto de optimización, es una herramienta para crear un profesor para el aprendizaje. Sólo hay unos pocos problemas en MOE, y el primero es un profesor inteligente.

No. Sigues sin entenderlo. Sin optimización no puede haber ME en principio. sin optimización no puede existir nada en absoluto. nada en absoluto.

¿Qué es un "maestro inteligente"? ¿Dónde están los criterios de conformidad con este maestro inteligente? Vas a evaluar la conformidad del modelo con el maestro. La evaluación de la conformidad es la FF, cómo no puedes entender cosas elementales.

La FF es el criterio de evaluación. Optimizar significa maximizar el criterio de evaluación.
 
Andrey Dik #:

No. No lo entiendes, no lo entiendes. Sin optimización, no puede existir MO sin optimización. sin optimización, no puede existir nada en absoluto. nada en absoluto.

¿Qué es un "maestro inteligente"? ¿Dónde están los criterios de conformidad con este maestro inteligente? Vas a evaluar la conformidad del modelo con el maestro. La evaluación de la conformidad es la FF, cómo no puedes entender cosas elementales.

La FF es el criterio de evaluación. Optimizar significa maximizar el criterio de evaluación.

Mientras tú escribías, yo añadí algo más.

Voy a añadir.

Utilizar la optimización al crear un profesor es una cosa, es externo al modelo.

Utilizar la optimización al buscar los parámetros del modelo es otra, está incorporada en el propio modelo, hay modelos en los que se puede elegir la opción de optimización.

Evaluar el uso del modelo de clasificación es la tercera y aquí no huele a optimización. Existe un sistema propio de estimación del error de clasificación.

Por ejemplo, la matriz de error



Más significativo



Existen paquetes especiales que amplían los ejemplos anteriores de evaluación de modelos de clasificación. Por ejemplo, el paquete PerformanceAnalytics
 
СанСаныч Фоменко #:

Como no has entendido nada, sigues sin entenderlo: no se trata en absoluto de la optimización en sí, sino de una herramienta para crear un profesor para el aprendizaje.

Sólo hay unos pocos problemas en MOE, y el primero es un maestro inteligente.

Y la calidad del profesor NO viene determinada por la calidad del FF ni por la calidad de la optimización - antes hablábamos de óptimo local/global. En el ejemplo, no nos molestamos y cogimos el primer algoritmo que encontramos y lo usamos de frente, lo cual es absolutamente correcto.

La calidad de un maestro viene determinada por la capacidad de seleccionar predictores que no pierdan su poder predictivo en el futuro. Pero a la hora de determinar esta propiedad de un maestro, no se utiliza FF en absoluto.


La optimización se utiliza en todas las etapas, incluida la de selección de un maestro y sus parámetros, y luego en la etapa de emparejamiento del maestro (minimización de errores) y clasificación (también sin optimización).
No hay un solo proceso SIMPLE sin optimización, y menos aún en ME.
Toda optimización se basa en FF máx./min.
los procesos con sentido están todos sujetos a optimización.
Procesos sin sentido - no todos.
 
Andrey Dik #:

La optimización se utiliza en cualquier etapa. incluida la etapa de selección de un profesor y sus parámetros. luego en la etapa de emparejamiento del profesor - minimización del error. clasificación - también sin optimización.
No hay un solo proceso SIMPLE sin optimización, y menos aún en MOE.
Toda optimización se basa en FF máx./min.
Los procesos con sentido están todos sujetos a optimización.
Los procesos sin sentido, no todos.
Aquí hay una especie de bifurcación. El tema en discusión ha girado en torno al aprendizaje por refuerzo, y tal vez tenga sentido utilizar todos los enfoques a partir de ahí. En el comercio se ha demostrado hasta ahora que no tiene nada que ver. O bien se trata de formación con un profesor utilizando ejemplos prefabricados. O rinocerontes desconocidos cruzados de esto y aquello, pero ni siquiera hay aparato teórico para ello :)

Si es puro aprendizaje con un profesor, es más lógico buscar TCs/señales e intentar aprender de sus ejemplos.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Se trata de una especie de bifurcación en el camino. El tema de debate ha girado en torno al aprendizaje por refuerzo, y quizá tenga sentido utilizar todos los enfoques a partir de ahí. En el comercio, hasta ahora se ha demostrado que no se trata de nada. O bien se trata de formación con un profesor utilizando ejemplos prefabricados. O rinocerontes desconocidos cruzados de esto y aquello, pero ni siquiera hay aparato teórico para ello :)

Si es puro aprendizaje con un profesor, lo más lógico es buscar TCs/señales e intentar aprender de sus ejemplos.

Puedes hacerlo así. hace diez años te enseñé cómo encontrar entradas ideales para un TS en BP - ¿qué no es un profesor? - El umbral de sensibilidad en este caso es el spread y la comisión, la frecuencia de negociación dependerá del umbral.
No he hecho ninguna investigación, pero sería interesante ver las características estadísticas de dicha "serie óptima" como maestro.
 
Andrey Dik #:

Puede hacerlo así. Hace diez años le mostré cómo encontrar entradas ideales para un TS en BP - ¿qué no es un maestro? - El umbral de sensibilidad en este caso es el spread y la comisión, la frecuencia de negociación dependerá del umbral.

Aquí está https://www.mql5.com/ru/code/903 también hace 11 años. Y el gráfico es más bonito que el demytarmailS en su ejemplo.

Pero no creo que sea el tuyo. ¿Dónde está el suyo?

Sampler
Sampler
  • www.mql5.com
Индикатор i_Sampler рассчитывает идеальные входы, предназначен для обучения нейросети.
 
Forester #:

Aquí está https://www.mql5.com/ru/code/903 también de hace 11 años. Y el gráfico es más bonito que mytarmailS en su ejemplo.

Pero no se parece al tuyo. ¿Dónde está el tuyo?

 
Forester #:

Aquí está https://www.mql5.com/ru/code/903 también de hace 11 años. Y el gráfico es más bonito que el demytarmailS en su ejemplo.

Aquí es antes de la formación, y la suya es después. Es decir, no sólo traza muy bien, pero también lleva el modelo a un error mínimo. El enfoque es interesante, pero no se ha descubierto cómo mejorarlo con nuevos datos.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Aquí antes del entrenamiento, y lo tiene después. Así que no sólo lo marca muy bien
Exacto.

No sólo eso, tengo un gráfico de equilibrio para 100 velas 5min, eso es menos de un día, y éste tiene un equilibrio de medio año

La pregunta es: ¿dónde se vería más suave el equilibrio perfecto?

De verdad, estoy escribiendo esto y me da vergüenza tener que explicarlo.

 
mytarmailS #:
Exacto.

No solo eso, tengo un gráfico de equilibrio para 100 velas de 5min, eso es menos de un día, y este tiene un equilibrio para medio año

Pregunta: ¿dónde se verá más suave el equilibrio ideal?

De verdad, escribo esto y me da vergüenza tener que explicarlo.

Y si hay muy pocas señales, 3-5, ¿será capaz de dibujar bonito? Cuantos menos signos, mejor puede ser la prueba.