Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2607
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Incluso suponiendo que se demuestre (aunque puede y suele haber problemas con esto) que alguien gana de forma constante año tras año, no está nada claro cómo se puede demostrar que lo hace el mismo algoritmo. Me gustaría ver opciones más significativas que el "haz caso a tu palabra" y el " te lo digo yo".
El mercado tiene algunas características estables. De ellos puede derivarse un comportamiento comercial estable. De ello pueden derivarse algoritmos estables que exploten este comportamiento.
El amarillo resaltado - prácticamente una descripción perfecta de los resultados de la negociación basada en los patrones identificados en el historial) No es necesario que todo se rompa inmediatamente, pero casi siempre es "no es así ahora")
Hay una pregunta así:
Se utilizan dos modelos. Uno predice que hay que comprar o vender, el otro que hay que negociar o no.
Primero se entrena el primer modelo, luego miramos dónde predice mal, marcamos estos ejemplos como "no comerciar", los otros buenos como "comerciar", y luego entrenamos el segundo modelo.
El primer modelo se prueba no sólo en la zona de entrenamiento sino también en la zona adicional y el segundo modelo se entrena en ambas zonas.
Repetimos esto varias veces, reentrenando ambos modelos en el mismo conjunto de datos. Los resultados mejoran gradualmente en las muestras. Pero no siempre en la muestra de control.
Paralelamente, mantenemos un registro de malas operaciones acumulado para todos los pases, todos los tratos "malos" para "no comerciar" se recogen en él para el entrenamiento del segundo modelo y se filtran de acuerdo con un cierto principio como el de que cuantas más copias de malos tratos para todos los pases, más posibilidades de marcarlos como "no comerciar"
Por ejemplo, para cada fecha se acumula una cantidad de operaciones malas para todas las iteraciones de entrenamiento, cuando esta cantidad supera un umbral (media, promedio), esas operaciones se marcan como "no operar". El resto de operaciones se saltan, de lo contrario sería posible excluir todas las operaciones si hay muchas iteraciones de entrenamiento.
El coeficiente permite ajustar el número de operaciones en la salida, cuanto más bajo sea, más operaciones se filtrarán
... a estas alturas ya estoy cansado de escribir...
¿Cómo se puede mejorar esa combinación de modelos para que mejore sus resultados en una nueva parcela independiente?
¿Existe alguna filosofía que explique por qué esto puede funcionar? Aparte de que los modelos se mejoran de forma natural (el error disminuye) en cada ronda de reentrenamiento, pero ¿cómo deshacerse del ajuste?
Ilustración. El gráfico está dividido en 3 partes. El último entrena el primer modelo, el penúltimo y último el segundo, el primer tercio es una muestra de examen. Naturalmente, el último tramo será el mejor y el primer tercio el peor.
Aquí se han realizado 15 iteraciones de reentrenamiento de ambos modelos, utilizando un registro de operaciones malas.
Francamente, el esquema en su conjunto parece muy sofisticado y es poco probable que una persona de fuera pueda decir algo significativo.
1) Existe cierta asociación con el boosting, donde cada modelo sucesivo intenta mejorar el error de los anteriores.
2) Prefiero el enfoque en el que no intentamos obtener un modelo complejo para todos los casos, sino que hacemos varios sencillos que funcionan según el principio de comercio/no comercio. Puedes hacer dos: "comprar" y "vender". Podría tener cuatro: "comprar después de un movimiento alcista", "comprar después de un movimiento bajista", "vender después de un movimiento bajista", "vender después de un movimiento alcista". Tal vez, se pueden inventar más variantes) Luego se pueden combinar de alguna manera - todo tipo de opciones creativas son posibles aquí también).
El amarillo resaltado es una descripción casi perfecta de los resultados de un comercio basado en los patrones identificados en la historia) No es necesariamente que todo se rompa de inmediato, pero es casi siempre "ahora no")
No es necesario que todo se rompa de inmediato, pero casi siempre es "no es así ahora").
Empezaba a pensar que estábamos cayendo lentamente en el sofisma. No se trata de afirmar que hay patrones "eternos" (eventualmente el sol se apagará con probabilidad 1 también). La cuestión es que hay leyes cuya duración es lo suficientemente larga como para ser aprovechada en beneficio propio. Y su "vida útil" suele ser directamente proporcional a la complejidad de la minería o a la complejidad tecnológica de la explotación (por ejemplo, CPT). La experiencia demuestra que, con cierta diligencia, unos cuantos/muchos meses son razonables.
Empezaba a pensar que nos estábamos deslizando lentamente hacia el sofisma. No se puede argumentar que haya regularidades "eternas" (eventualmente el Sol se apagará con probabilidad 1). La cuestión es que hay leyes cuya duración es lo suficientemente larga como para ser aprovechada en beneficio propio. Y su "vida útil" suele ser directamente proporcional a la complejidad de la minería o a la complejidad tecnológica de la explotación (por ejemplo, CPT). La experiencia demuestra que, con cierta diligencia, unos cuantos/muchos meses son razonables.
es difícil estar en desacuerdo
También me gustaría escribir un programa para el intercambiador que trabaje algún algoritmo antes de la compensación
pero parece que estoy cansado de escribir
El amarillo resaltado es una descripción casi perfecta de los resultados de las operaciones basadas en los patrones identificados) No es necesario que todo se rompa de inmediato, pero casi siempre es "no es así ahora")
Empezaba a pensar que nos estábamos deslizando lentamente hacia el sofisma. No se puede argumentar que haya regularidades "eternas" (eventualmente el Sol se apagará con probabilidad 1). La cuestión es que hay leyes cuya duración es lo suficientemente larga como para ser aprovechada en beneficio propio. Y su "vida útil" suele ser directamente proporcional a la complejidad de la minería o a la complejidad tecnológica de la explotación (por ejemplo, CPT). La experiencia demuestra que, con cierta diligencia, unos cuantos/muchos meses es una expectativa razonable.
En realidad, la esperanza de algo así nos une a todos aquí. Sólo deseo que esta esperanza no distorsione la percepción de la realidad.
La esperanza es un buen desayuno, pero una mala cena)
El amarillo resaltado es una descripción casi perfecta de los resultados de las operaciones basadas en los patrones encontrados en el historial) No es necesario que todo se rompa inmediatamente, pero casi siempre "no es así ahora").
Si no le gusta el ejemplo anterior, en los círculos estrechos existe un algoritmo de trading muy conocido que se basa en que cada día es de día, seguido de la tarde, la mañana y luego de nuevo.
Se dice que la rentabilidad y la intensidad de capital de este algoritmo aumentan significativamente en primavera y otoño)