Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3273

[Aleksey Vyazmikin]

СанСаныч Фоменко #:

Puse al día el modelo con EA en invierno (publiqué los resultados en este hilo). Obtuve el resultado contrario: los errores de clasificación, y eran inferiores al 20%, se debían a valores atípicos. Como resultado, el 80% de las predicciones correctas fueron anuladas por estos errores.

Una cosa tengo clara: hay que deshacerse de los valores atípicos. Y el resultado real del modelo es sin valores atípicos.

En los bordes hay claramente un desplazamiento de la probabilidad hacia alguna clase, y esto no es malo en sí mismo, lo malo es que estas observaciones no son suficientes para sacar conclusiones estadísticamente significativas.

Así que es normal que uno tenga más ceros en los valores atípicos y otro tenga más unos - depende del conjunto de predictores.

También ocurre que si se observa un valor atípico desde dos lados, un lado está más cerca de los ceros y el otro de los unos.

[fxsaber]

Aleksey Vyazmikin #:

¿Dónde puedo ver el código definitivo?

He publicado todo en este hilo.

[fxsaber]

Rorschach #:

Las fuentes están abiertas, puedes echar un vistazo. Función para calcular la correlación, en la parte derecha hay una inscripción [fuente], después de hacer clic en él se le llevará al código. Nos interesan las líneas 2885-2907. En la línea 2889 se utiliza la covarianza, después de hacer clic en cov, todas las menciones de cov en el código aparecerán a la derecha, después de hacer clic en la línea con def cov... saltará a la función de covarianza, y así sucesivamente. MQL lenguaje tipo C, todos los lenguajes tipo C son ~90% similares, puedes entender C#, Java, Python, JavaScript sin mucho problema.

Gracias. Me he enfriado un poco con la algoritmización, le echaré un vistazo cuando vuelva el entusiasmo.

[Aleksey Vyazmikin]

fxsaber #:

Creo que lo he publicado todo en este hilo.

Leí, por supuesto, pero de acuerdo con la cronología Forester encontró algún error, usted estuvo de acuerdo con él, entonces se corrigió alguna parte del código.

Y al final no vi la versión completa del código final aquí. No quiero decir que usted está obligado a publicar el código, sólo pregunté ...

[fxsaber]

Aleksey Vyazmikin #:

Lo leí, por supuesto, pero según la cronología Forester encontró algún error, tú estuviste de acuerdo con él, luego se corrigió alguna parte del código.

Y al final no vi la versión completa del código final aquí. No quiero decir que estés obligado a publicar el código, sólo preguntaba...

Rápido y línea por línea (corregido).

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fxsaber, 2023.10.01 09:38

#include <Math\Alglib\statistics.mqh> // https://www.mql5.com/ru/code/11077

const matrix<double> CorrMatrix( const matrix<double> &Matrix )
{
  matrix<double> Res = {};
  
  const CMatrixDouble MatrixIn(Matrix);
  CMatrixDouble MatrixOut;  

  if (CBaseStat::PearsonCorrM(MatrixIn, MatrixIn.Rows(), MatrixIn.Cols(), MatrixOut)) // https://www.mql5.com/ru/code/11077
    Res = MatrixOut.ToMatrix();
  
  return(Res);
}

const matrix<double> CorrMatrix2( const matrix<double> &Matrix )
{
  matrix<double> Res = {};
  Res.Init(Matrix.Cols(), Matrix.Cols());
  
  const CMatrixDouble MatrixIn(Matrix);
  CMatrixDouble Vector(Matrix);
  CMatrixDouble Corr;

  for (int i = 0; i < (int)Matrix.Cols(); i++)
  {
    if (i)
      Vector.SwapCols(0, i);
    
    CBaseStat::PearsonCorrM2(Vector, MatrixIn, MatrixIn.Rows(), 1, MatrixIn.Cols(), Corr);
      
    Res.Col(Corr.Row(0), i);
  }
  
  return(Res);
}

[Aleksey Vyazmikin]

fxsaber #:

Rápido y línea por línea (corregido).

Gracias.

[Renat Akhtyamov]

Maxim Dmitrievsky #:

Lo he dejado de lado por ahora, los resultados no son mejores que MO, aunque MO también cojea en cuanto a suavidad de equilibrio

5 minutos, medio entrenamiento

no es más que una analogía del grial 4-rosh con una parada corta.

[Maxim Dmitrievsky]

Renat Akhtyamov #:

no es más que una analogía de un grial de 4 hilos con una parada corta.

la analogía de su fondo de cobertura con un saldo negativo.

[Renat Akhtyamov]

Maxim Dmitrievsky #:

la analogía de su fondo de cobertura con un balance negativo

por cierto, ¿qué acciones dan lugar a un balance negativo en el curso?

No tienes que preocuparte por ello.

es cuando retiras más de lo que has depositado ;)

y como el margen aún no es cero, se sigue operando (¡¡¡gratis!!!), raro ¿no? ;)))

[Renat Akhtyamov]

Maxim Dmitrievsky #:

la analogía de su fondo de cobertura con un balance negativo

Lo escribí para que alguien se diera cuenta de qué tipo de función encontró Neira.

ella encontró una función llamada el grial del probador, es decir, ¡una función de parada corta!