Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3172
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Suelo intentar "mover" un poco la tarea: cambiar ligeramente todos los parámetros posibles (y los metaparámetros disponibles) y ver cómo cambia el resultado. A veces se vuelve un poco más claro.
Gracias. Normalmente es la pereza de buscar demasiado lo que me detiene. El "meneo" superficial, por supuesto, lo practico.
Tome una moneda reentrenada con datos nuevos: se comportará como una sb. Añada unas cuantas más (según el número de parámetros de TS), sume los errores y obtendrá ciruelas afiladas, y a veces sb, y a veces viceversa. Parte de las monedas estaban ligadas a la tendencia, que cambiaba. Parte a pequeñas fluctuaciones. La primera parte empezó a predecir todo el tiempo en la dirección equivocada, y la segunda parte predecía mal incluso sin ella, porque estaba reentrenada en ruido. Los efectos negativos se sumaron, y ya no quedaban monedas compensatorias.
Esta afirmación se compara con el hecho de que, al sumar las filas de la SB, se observan fuertes caídas. Pues bien, la propia SB tiene los bajones. No hace falta añadir nada.
Puede que me equivoque, pero yo lo veo así.
El OOS de la izquierda también es un ajuste, sólo que de segundo orden.
Imagina que sólo tienes 1.000 variaciones de un TC, en general.
tus pasos 1 y 2
1) Empiezas a optimizar/buscar una buena TS, estos son los datos del tren (ajuste/búsqueda/optimización).
Digamos que has encontrado 300 variantes en las que la ST gana dinero...
2) Ahora usted está buscando un TC de estas 300 variantes que pasará OOS es datos de prueba. Has encontrado digamos 10 CTs que ganan tanto en el traine como en el test ( OOS ).
¿Cuál es el punto 2?
Es la misma continuación de la adaptación, sólo que su búsqueda(adaptación/búsqueda/optimización) se ha vuelto un poco más profunda o más compleja, porque ahora no tiene una condición de optimización (pasar la prueba), sino dos (pasar la prueba + pasar la prueba).
Yo no practico este tipo de autoengaño. Sólo lo hago de esta manera.
Esta afirmación se compara con el hecho de que, al sumar las filas de la SB, se observan fuertes caídas. Pues bien, la propia SB tiene los bajones. No hay necesidad de añadir nada.
Puede que me equivoque, pero eso parece.
Te he dado una explicación. Quizá lleve tiempo entenderlo.
Probablemente estamos hablando de cosas diferentes. O existe un conflicto terminológico.
Por ejemplo, hay una percepción de OOS como una sección de pruebas de avance. Es decir, un término, pero los enfoques son diferentes.
Foro sobre negociación, sistemas de negociación automatizados y prueba de estrategias de negociación
Aprendizaje automático en negociación: teoría, modelos, práctica y negociación de algoritmos
Maxim Dmitrievsky, 2023.08.17 06:33 AM
Tome una moneda reentrenada sobre nuevos datos - se comportará como una sb. Añada algunas más (según el número de parámetros TS), sume los errores y obtendrá ciruelas agudas, y a veces sb, y a veces viceversa. Parte de las monedas estaban ligadas a la tendencia, que cambiaba. Parte a pequeñas fluctuaciones. La primera parte empezó a predecir todo el tiempo en la dirección equivocada, y la segunda parte predecía mal incluso sin ella, porque estaba reentrenada en ruido. Los efectos negativos se sumaron y no quedaron monedas compensatorias.Esta explicación da un ejemplo de que es posible encontrar una situación en la SB en la que se obtendrá el resultado correcto en el lado correcto: no necesariamente una ciruela aguda, sino cualquier resultado. Por ejemplo, un beneficio agudo.
Pero esto es sólo un poco de "suerte" de elegir un intervalo de muestra en la SB.
Todo esto es, por supuesto, una teoría desnuda.
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Aprendizaje Automático en Trading: Teoría, Modelos, Práctica y Algoritmos de Trading
fxsaber, 2023.08.17 06:27 pm
Gracias, probaré con los incrementos de MathRand.
Voy a tener que llegar a los gráficos y echar un vistazo.
Probablemente estemos hablando de cosas diferentes. O de un conflicto terminológico.
Por ejemplo, existe la percepción de que OOS es una sección de pruebas de avance. Es decir, un mismo término, pero enfoques diferentes.
Esta explicación da un ejemplo de que es posible encontrar una situación en el CB donde se obtendrá el resultado correcto: no necesariamente una ciruela aguda, pero cualquier resultado en absoluto. Por ejemplo, un beneficio agudo.
Pero esto es sólo un poco de "suerte" de elegir un intervalo de muestra en la SB.
Todo esto es, por supuesto, una teoría desnuda.
Tendré que llegar a los gráficos y ver.
fxsaber #:
Cualquier combinación (adición, etc.) de varias SB es una SB.
Absolutamente cierto cuando se suman varias SB con ponderaciones fijas. Combinaciones más extravagantes pueden resultar en algo más complicado, principalmente debido a las fluctuaciones de volatilidad.
fxsaber #:
Cualquier TS en una SB es una SB.
Esto sólo es parcialmente cierto cuando todas las operaciones son con aproximadamente los mismos volúmenes, stops y takeouts.
Matemáticamente hablando," Cualquier TS en una SB es una martingala" (no confundir con martingala). Por ejemplo, un póquer dibujado en la SB durante un over-sitting, promediando, etc. también es martingala, pero no SB.
El OOS debe estar siempre a la DERECHA.
Si el OOS está a la IZQUIERDA, es imposible garantizar que el ST NO está sobreentrenado y NO está mirando hacia delante. Estas son las primeras cuestiones importantes que deben abordarse cuando se prueba un CT ANTES de cualquier otra cosa.
¿Cuál tiene usted? No hay diferencia. No importa si es uno o ambos. Tienes que probarlo correctamente y basta - OOS a la derecha.
Y es mejor olvidarse del probador y archivos de formulario para la prueba de la siguiente manera:
Afirmaciones muy categóricas sin ninguna duda. Hice un post sobre el tema de la colocación de OOS.
No es la primera vez que encuentro aversión por el probador. No sé por qué me disgustó la trituradora de números.
Tenemos dos archivos.
El primer archivo se divide aleatoriamente por muestra en tres partes: formación, prueba y validación. Estudia en una muestra (aleatoria) de entrenamiento, luego comprueba en una muestra aleatoria de prueba y validación: todas son partes DIFERENTES del primer archivo. Compare el resultado. Si son aproximadamente iguales, compruébelos en el segundo archivo de "secuencia natural". Si aquí también son aproximadamente iguales, obtenemos la conclusión principal: nuestro CT NO está sobreentrenado y NO mira hacia delante. Sólo teniendo esta conclusión tiene sentido hablar de cualquier otra cosa: precisión, rentabilidad y otras cosas, todas ellas SECUNDARIAS.
Observo que prácticamente no hay otras formas de comprobar si se mira hacia delante y si hay sobreentrenamiento.
No veo bien cómo se puede mirar hacia delante en la optimización.
Sobre la metodología. No entiendo la necesidad de dividir en entrenar/testear/examinar. Afirmar, incluso con el estudio estadístico más favorable, que el CT NO está sobreentrenado me parece demasiado contraproducente.
Lo máximo que puedo obtener en una conclusión es "es probable que el CT haya encontrado algún patrón que estaba presente algún tiempo antes y después del intervalo de entrenamiento". Al mismo tiempo, no hay garantía de que este patrón no se haya roto ya."
Se trata más bien de qué pastilla tomar: la azul o la roja :)