Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3054
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En concreto, tomé el OOS cuando el mercado cambió. La formación fue en el mercado bajista y el OOS en el mercado alcista.
la relación entre los atributos es igual de probable que se salga del rango. Exactamente la misma abstracción.
Pero este no es el punto, pero el enfoque propuesto, que tiene algún sentido.
Sigo esperando ideas normales del foro sobre cómo mejorar algo así, porque mi cabeza rara vez recibe ideas frescas hasta que lea un par de libros más sobre estadística e IO.
Específicamente tomé el OOS donde el mercado cambió. El estudio fue en uno bajista y el OOS en uno alcista.
¿Cuántos modelos se entrenaron antes de conseguir éste?
Reúna esos modelos exitosos en grupos y vuelva a entrenarlos con sus señales: habrá más operaciones.
¿Cuántos modelos se entrenaron antes de conseguir éste?
Reúna esos modelos de éxito en grupos y vuelva a entrenarlos en función de sus señales: se conseguirán más acuerdos.
10-20 para descartar errores y luego el definitivo.
10-20 para tirar los errores y luego la final
Compruebe en todos los pares de divisas disponibles, si el resultado es casi el mismo, entonces la estrategia es fiable.
Compruebe en todos los pares de divisas disponibles, si el resultado es casi el mismo, entonces la estrategia es fiable.
Usted necesita señales unificadas para tal estrategia.
como se escribió anteriormente diferentes dispersiones y rangos por lo general
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Aprendizaje automático en el trading: teoría, modelos, práctica y algoritmos de trading
Maxim Dmitrievsky, 2023.05.02 13:11
Y si ponemos la tarea de búsqueda de reglas un poco diferente:
1. encontrar tales trenes y la prueba, donde en la prueba es la mejor. No hace falta coger toda la serie, se pueden limitar estos tramos por años y no tienen por qué seguirse unos a otros. Sólo 2 segmentos aleatorios de la historia para el traine y la prueba. Si se encuentra una buena prueba después de la sobreprueba y el aprendizaje, a continuación, añadir todos los demás ejemplos al modelo y marcarlos como "no operar".
2. También puedes entrenar muchos modelos (digamos 100), obtener sus predicciones y compararlas con las etiquetas originales. Recoge todos los errores en un solo lugar y ordénalos por repetibilidad. Marca los más recurrentes como "no negociar". A continuación, entrena el modelo final. También es posible recopilar sólo las buenas predicciones y marcar el resto como "no operar".
10-20 para tirar los errores y luego la final
Recuerdo correctamente que su estrategia es una estrategia de inversión, es decir, el cierre en la aparición de una nueva señal? Todo el mundo tiene diferentes enfoques - Me estoy confundiendo.
¿Se trata de planteamientos formulados a nivel de intuición o existe cierta idea de una visión de los patrones de mercado on/off?
A nivel matstático, supongo. Si en promedio varios modelos se equivocan en la predicción de la misma cosa en los nuevos datos (en una submuestra de validación), entonces es impredecible en absoluto y se mueve a "no negociar"
Un momento concreto y los valores correspondientes de los signos/señales pueden tomarse como "lo mismo".¿Recuerdo correctamente que su estrategia es una estrategia de giro, es decir, de cierre cuando aparece una nueva señal? Todo el mundo tiene diferentes enfoques - Me estoy confundiendo.
3 clases de comprar/vender/no operar
Acabo de modificar ligeramente el enfoque del último artículo para que sea menos confuso de entender.
puedes cerrar en señales inversas o en stops y take-outsA nivel de matstat supongo. Si en promedio varios modelos se equivocan en la predicción de la misma cosa en los nuevos datos (en la submuestra de validación), entonces es impredecible en absoluto y se mueve a "no negociar"
Usted puede tomar un tiempo específico y los valores correspondientes de signos / señales como la "misma cosa".¿Como BestInterval?