Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1151
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OOOO Y entré el otro día que no hay tema. Creo que no voy a molestar a las mentes inflamadas, están trabajando en ello......
Y entonces, he aquí, que se levanta. Entré, y aquí están los burgueses... ugh...... Eh.... vendieron a la madre Rusia..... ¡¡¡¡¡¡¡Qué vergüenza!!!!!!!
¡¡¡¡¡¡¡Naturalmente esto es una broma!!!!!!!
¿cómo escribir correctamente iCustom para que ZigZag dé los valores de los extremos?
escriba aquí:
https://www.mql5.com/ru/forum/160683
A pesar de lo común de su enfoque para calcular los sharps de los activos y las carteras, no estoy dispuesto a trasladarlo a los CT individuales. Creo que el TS no es en absoluto una cartera, sino sólo una posible parte de ella.
Ni siquiera se trata del sharpe en sí, sino del enfoque impuesto donde en lugar de mi TS tengo que considerar una oscura, donde se pueden pegar artificialmente muchas operaciones en una sola y añadir en el proceso operaciones nulas inexistentes. Y es sólo porque "tiene que ser así".
Para mí, el sharpe es una característica de la distribución de los beneficios de las operaciones, que muestra la importancia estadística de la diferencia entre el beneficio medio y cero. En un caso en el que el número de operaciones en una TS puede variar tanto, el sharpe tendrá que ser modificado. Para ello, debemos restar un valor como k/sqrt(n), donde n es el número de operaciones. La cuestión es que con el aumento del número de operaciones, el intervalo de confianza para la expectativa matemática se reduce y esto puede compensar en cierta medida la disminución del valor habitual de Sharp con el aumento del número de operaciones. Si el número de operaciones no salta tanto, esta corrección no afecta a la optimización y, por tanto, se puede utilizar el Sharpe estándar.
De acuerdo, el Ratio de Sharpe es más para carteras que para TS por separado y nadie obliga a usarlo o no como métrica, hay muchas otras métricas y puedes inventar las tuyas propias, no son peores
Bueno, inténtalo...
Por cierto, añade más predictores, creo que los patrones de velas te ayudarán a filtrar, también puedes entrar no inmediatamente por la señal, sino a través de una vela con algún tipo de confirmación, por ejemplo
No lo creo... No veo ningún poder predictivo en tu serie, pero si lo mezclas con otras características obtienes algo así como "sopa de hachas")
No es tan bueno hasta ahora... No encontré ningún poder predictivo en sus filas en sí, y si lo mezclas con otras características, es como una "sopa de hachas"))
He mirado los datos que te envié y no creo que estén bien...
Realmente se hace papilla un poco, probablemente en algún lugar se cometió un error al escribir el código
He echado un vistazo a los datos que te envié y parece que algo está mal...
Es realmente un desastre, debo haber cometido un error en alguna parte al escribir el código.
Sería interesante plantear el problema de forma más general, supongamos que hay alguna matriz de datos, series vectoriales divididas en lurn y test, alguien ha escrito algo en lurn y ha puesto alguna serie en test, quiero evaluar el valor de los datos para operar en esta serie, para su sistema.
Si alguien ha adivinado que el algoritmo será capaz de estimar el valor de los datos en su propio sistema, se trata de un problema de "mercado de predicción débil", porque es difícil estimar el valor de los datos en tiempo real. Así que estoy interesado en idear un algoritmo sensato para comprobar la utilidad de algunas series para el comercio, un procedimiento formal claro y una serie de métricas.
Supongamos que hay una matriz de datos, una serie vectorial dividida en una lorn y una prueba, alguien deletrea algo en la lorn y genera una serie en la prueba, usted necesita estimar el valor comercial de los datos de esta serie para su sistema.
Si alguien ha adivinado que el algoritmo ya ha producido un "mercado de predicción débil", entonces deberíamos indicar que se trata de un "mercado de predicción débil" y que algunas instituciones serias (bancos, fondos de cobertura) compran al por mayor los pronósticos "sub-extendidos" que no serían rentables para comerciar o no tienen condiciones para ello y los utilizan en sus modelos (hasta que sean útiles). Así que estoy interesado en conseguir un buen algoritmo para comprobar la utilidad de algunas series para el comercio, un procedimiento formal claro y una serie de métricas.
No sé muy bien por qué... Existen algoritmos de "selección de futuro" que resuelven el problema de separar los predictores útiles del ruido