Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1621
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La realidad puede no ser lo que imaginamos - deberíamos intentar reproducir los algoritmos de partición de CatBoost y ver lo que realmente ocurre allí y lo correcto que es.
En cuanto a la aleatoriedad - hay una aleatoriedad en la elección de la partición de la rejilla de predicción, como no el mejor, pero al azar, si he entendido bien. Y, hay algoritmos que hacen que la pila esté dividida de forma desigual por rangos.
Yo pienso de forma diferente. Cada predictor se divide por un punto aleatorio, pero se sigue eligiendo la mejor división resultante.
Yo diría que no está mal, pero es frustrante.
Básicamente funciona como un indicador normal de sobrecompra/sobreventa.
A veces está bien, a veces está mal, no debería ser...
¿Has probado esta red para el comercio en absoluto? Mi experiencia me dice que no va a ganar dinero...
A menos que pongas un filtro a la "certeza" de la red
Se lo daré para que lo pruebe en un futuro próximo.
Zona naranja arriba - predice un movimiento a la baja, verde abajo - movimiento al alza, el nivel de confianza de la red neuronal es grueso. Sólo funciona en BTCUSD M1 (por ahora).
¿Está bien? ))
Parece un indicador de tendencia normal ))). ¿Cada cuánto tiempo lo reentrena?
Según esta imagen, el entrenamiento es extremadamente raro o no es lo suficientemente correcto, porque de lo contrario esas zonas simplemente no existían en el momento en que se aplicó el sistema entrenado.
Probablemente no sea una revelación para nadie que el comprobador de estrategias en la MT es esencialmente el sistema neural entrenado.Parece un indicador de tendencia normal ))). ¿Cada cuánto tiempo lo reentrena?
He entrenado una vez, esta es la primera prueba. El área de formación hasta el 1 de febrero aproximadamente, y luego un conjunto de datos de prueba hasta el 24 de febrero.
Debo decir que esta neurona fue construida en mi chatarra, así que me sorprende que muestre algo. Tengo una idea de a dónde ir desde aquí.
Según esta imagen, el entrenamiento es extremadamente raro o no es lo suficientemente correcto, porque de lo contrario esas zonas simplemente no existían en el momento en que se aplicó el sistema entrenado.
Probablemente no sea una sorpresa para nadie que el probador de estrategias en MT sea en realidad el neurosistema entrenado.Eso si lo miras desde la distancia. Tras un examen más detallado, no todo es tan sencillo.
Lo intenté una vez, fue la primera prueba. Área de aprendizaje hasta aproximadamente el 1 de febrero, y luego un conjunto de datos de prueba hasta el 24 de febrero.
Debo decir que esta neurona fue construida en mi chatarra, así que me sorprende que muestre algo. Tengo una idea de a dónde ir desde aquí.
Así que, en esencia, aún no has desarrollado un sistema para operar con él, hasta ahora sólo ves un resultado de predicción relativamente aceptable, pero ¿has probado a operar y qué reglas aplicas?
Es decir, en esencia aún no has desarrollado un sistema (de trading) sobre él, hasta ahora sólo ves un resultado de predicción relativamente aceptable, pero ¿has probado a operar y qué reglas aplicas?
No pienso en convertirme en oficios, por una cuestión de principios. En cuanto empiezo a lidiar con la toma/parada/retroceso, mi cerebro empieza a encogerse y empiezo a luchar con molinos de viento. Hago un indicador y el resto se soluciona solo.
¿Tiene algún ejemplo práctico de formación adecuada? No me refiero a las redes neuronales secretas que dan millones de beneficios, todo el mundo las tiene). Me refiero a los que son públicos.
Tengo.... Saco conclusiones de los backtests en el probador, ¿cuál crees que es el resultado que obtienes si tu sistema está entrenado correctamente? Casi un 90% de resultado de entradas correctas. Anteriormente las mismas pruebas retrospectivas no dieron tal resultado, de lo que concluyo que la formación en este caso fue correcta.
Intenta lo mismo.
Yo pienso de forma diferente. Cada predictor se divide al azar, pero se sigue eligiendo la mejor división resultante.
He ido a mirar su ayuda, pero no la entiendo, es muy confusa. Intentaré encontrar este punto en el vídeo más tarde, ahí está más claro.
Pero también he visto que CB ha añadido nuevas opciones para construir árboles.
La política de cultivo de árboles. Define cómo realizar la construcción del árbol codicioso.
En profundidad- El árbol se construye nivel por nivel hasta alcanzar la profundidad especificada. En cada iteración, se dividen todas las hojas no terminales del último nivel del árbol. Cada hoja se divide por condición con la mejor mejora de la pérdida.
Guía de pérdidas- Se construye un árbol hoja por hoja hasta alcanzar el número máximo de hojas especificado. En cada iteración, se divide la hoja no terminal con la mejor mejora de pérdidas.