Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1252

 

Y aquí está el resultado - específicamente basado en garrapatas reales

 
Aleksey Vyazmikin:

Obviamente, propuse un concepto diferente de la creación del modelo, tal vez algo similar se utiliza en catbust, cuando la muestra entrenada busca reglas, y la muestra de prueba aprueba estas reglas, por lo que tenía la formación en parte de la muestra, a continuación, comprobar las reglas obtenidas (hojas) en toda la historia disponible y la misma selección, pero de hecho es más eficiente en términos de número de hojas en el modelo. Sí, no hay ninguna prueba en una muestra completamente independiente (que no haya participado en la creación de hojas (de entrenamiento) y en la selección del modelo). La idea principal es que cuantas menos hojas se utilicen para tomar decisiones en el modelo, más robusto será éste si el número de eventos descritos es lo suficientemente grande.

El sistema de trading funciona en la apertura de la barra, por eso los ticks no juegan un papel tan importante aquí.

Acabo de recordar que sólo tenía el mes de octubre de 2018 en el historial de archivos, ahora probaré con noviembre y diciembre, será una muestra independiente.

Si en los precios de apertura está bien, sería mejor reducir el número de carteles, hojas o lo que sea... menos adecuado.

Felices días a todos, es un extraño año del perro y el igualmente extraño año del cerdo :D

 
SanSanych Fomenko:

¿No parece que eso elimina el problemaaquí ?

Gracias, pero ¿no se trata del puente entre python y R? Sin embargo, no creo en el modelo perfecto sino que quiero tomar información útil de los modelos recibidos - hojas o trozos de árboles, y kjtbust es interesante en primer lugar porque funciona mucho más rápido que el script de R que utilizo.

 
Maxim Dmitrievsky:

si los precios de apertura están bien, preferiblemente sí, reducir el número de carteles, hojas o lo que sea... menos adecuado

Feliz final, año raro del perro y tan raro como el año del cerdo :D


Me uno a las felicitaciones, ¡que el nuevo año traiga muchas ideas de trabajo y que nos acerque a nuestro preciado sueño!

 
Aleksey Vyazmikin:

Y aquí está el resultado - He utilizado garrapatas reales a propósito

¡No está mal!
¿Cuál es su empresa de corretaje? Tienes 20 millones de ticks en barras de 34k minutos. 600 garrapatas por minuto de media (las garrapatas diurnas deben ser 3 veces más frecuentes que las nocturnas). Nunca he visto nada parecido.

 
elibrarius:

¡No está mal!
¿Cuál es su empresa de corretaje? Tienes 20 millones de ticks en barras de 34k minutos. 600 garrapatas por minuto de media (las garrapatas diurnas deben ser 3 veces más frecuentes que las nocturnas). Nunca he visto algo así

No tengo un DC sino un broker, comercio en Moex - el instrumento es una cola de Si.

 
Aleksey Vyazmikin:

Y aquí está el resultado - lo hice usando garrapatas reales a propósito

de verdad, pero lo he hecho especialmente para garrapatas de verdad).

Parece un TS con un trailing stop bien ajustado, creo que he visto pruebas de este tipo con trailing stops en ATP

 

Un pequeño consejo, el otro día me interesé. Para los que entienden de matemáticas y análisis estocástico. Los flujos (flujos de fechas) y su integración en las trayectorias Rough (integrales iteradas). Se utiliza para la transformación de BP, incluido el aprendizaje automático.

Se parece un poco a Erlang

https://en.wikipedia.org/wiki/Rough_path
 
Igor Makanu:

Es extraño, pero tu captura de pantalla de prueba no parece el uso de NS, MO y otras herejías ;)

¿hay trailing? se parece mucho a TC con trailing bien ajustado, creo que he visto esas pruebas con trailing en ATR

Sí, se utiliza el arrastre por el canal de Doncian (igual que cuando se prepara una muestra para el entrenamiento). Cerrando por SL sólo aquí, el resultado puede ser mejorado mediante el uso de TP inteligente, por supuesto, pero todavía no puedo terminar esta idea.

 
Maxim Dmitrievsky:

Un pequeño consejo, el otro día me interesé. Para los que entienden de matemáticas y análisis estocástico. Los flujos (flujos de fechas) y su integración en las trayectorias Rough (integrales iteradas). Se utiliza para la transformación de BP, incluido el aprendizaje automático.

Suena un poco a Erlang.

https://en.wikipedia.org/wiki/Rough_path

¿Y cómo transformarlo en tiempo real? O es sólo una función que da salida a una ventana que se puede aplicar o qué - dígame con sus propias palabras, para los que no entienden las matemáticas superiores.


MaximDmitrievsky:

El resultado es el siguiente

¿Por qué veo líneas garabateadas en los extremos al revés?