Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3364

 
Maxim Dmitrievsky #:
¿Qué tiene que ver un proceso no estacionario con la búsqueda de ineficiencias recurrentes? Por ejemplo, la mayoría de los scalpers-canalizadores tienen todo tipo de scalpers que operan en determinados momentos, en los que son más predecibles. Y justo en esos momentos el proceso es bastante estacionario, de lo contrario es imposible un TS rentable. Yo soy inmune a este tipo de estrategias debido a las constantes guerras con los centros de corretaje, pero sin embargo existen. Es una especie de juego sobre las peculiaridades de la cotización, básicamente. Puede que tampoco haya mucha necesidad de MO ahí.

Estoy hablando de los gráficos publicados y de los comentarios sobre ellos, incluidos los tuyos, no de los scalpers que tienes en el bolsillo.

 
СанСаныч Фоменко #:

Estoy discutiendo los gráficos publicados y los comentarios sobre ellos, incluidos los tuyos, no tu cifra en el bolsillo en forma de scalpers.

Es interesante discutir gráficos sin entender lo que hay dentro?
 
СанСаныч Фоменко #:

Es mucho más sencillo.

Estoy aliviado.

 
Valeriy Yastremskiy #:
Quizá tenga sentido buscar un parámetro y una fórmula para calcular los parámetros optimizados. Basándose en los resultados de la optimización. Claro que es complicado.

No lo entiendo, por desgracia.

 
Maxim Dmitrievsky #:

En el último artículo, sugirió una variante sobre cómo hacer que la formación sea más estable para las MO. Es decir, hay menos reciclaje. Pero la rentabilidad se resiente.

Es estupendo cuando la rentabilidad en Sample es mucho menor, pero en OOS es estable.
Este es el tradeoff sesgo-varianza, cuando aumentar los parámetros de la TS lleva a la deriva sobre nuevos datos, y disminuirlos lleva a una mayor varianza de las predicciones. Los optimizadores locales no pueden entender esto.

Algunos también utilizan el término "grado de libertad". Cuanto mayor es el grado, mayor es la probabilidad de ajuste. Y crece de forma no lineal.

 
fxsaber #:

No me di cuenta de nada, por desgracia.

Bueno, es cuando el stoploss se calcula como atr de ayer. Dinámico significa que depende de algunos parámetros. En la terminología de mytarmailS

mytarmailS
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fxsaber #:
Esto es genial cuando el rendimiento de la Muestra es mucho menor, pero estable en OOS.

Algunos siguen aplicando el término "grado de libertad". Cuanto mayor es el grado, mayor es la probabilidad de ajuste. Y crece de forma no lineal.

No siempre es lineal, también hay pasos de cantidad a calidad.

 
Valeriy Yastremskiy #:

Bueno, es cuando el stoploss se calcula como el atr de ayer. Dinámico significa que depende de algunos parámetros. En la terminología de mytarmailS

Entonces según tal terminología el parámetro ATR será una constante. No entiendo tal visión de parámetros optimizados.

 
fxsaber #:

Entonces según esta terminología el parámetro ATR será una constante. No entiendo esa visión de los parámetros optimizados.

La idea es encontrar parámetros más estables para obtener beneficios, que regulen los parámetros optimizados. Además, existe una posible retroalimentación de influencia sobre los parámetros. Pero esto no es un fin en sí mismo, sino una rama de la investigación.

 
Valeriy Yastremskiy #:

La idea es encontrar parámetros más estables para obtener beneficios que regulen los parámetros optimizados. Además, existe una posible retroalimentación de la influencia sobre los parámetros. Pero esto no es un fin en sí mismo, sino una rama de la investigación.

¿Propone poner f( X ) en lugar de X en todas partes en TC? ¿Y en lugar de una función f lineal sustituirla por otra cosa, investigando cómo afecta al resultado final?

Por supuesto, puedes hacer cualquier manipulación, pero estábamos hablando de algo diferente desde el principio.