Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2840

 
Aprender con un profesor implica que quieres obtener un resultado concreto y comprobar tus conclusiones con nuevos datos. Si metes criterios personalizados, los comprobarás. Entonces no puedes preparar etiquetas en absoluto, hazlo al azar.

Eso es todo, me voy a jugar al Metro exodus. Es más relevante que nunca.
 
Maxim Dmitrievsky #:
No me lo puedo imaginar... tenemos un conjunto de datos etiquetados, queremos entrenar lo más cerca posible de estas etiquetas. Si tomamos otro criterio no relacionado con ellas, ¿estas etiquetas dejan de importar?

Entonces, el proceso de aprendizaje cambia por completo la estrategia. Obtenemos un ajuste personalizado a un criterio personalizado.

Ese es el punto, nos estamos alejando un poco del tipo de optimización (aprendizaje) que es común en el MO clásico. Nos estamos moviendo hacia la optimización en un sentido más amplio (como en MT5, por ejemplo). Pero al mismo tiempo queremos conservar la potencia y flexibilidad de los modelos utilizados en MO.

Siempre me ha confundido la brecha conceptual entre la optimización de MT5 y la aplicación de MO. Estaría bien disponer de opciones para enfoques intermedios.

 
Andrey Dik #:


Es como si Fomenko no oyera lo que se dice. Ya he dicho varias veces que el comprobador no afecta a la rentabilidad ni a la capacidad de la ST para trabajar de forma rentable en el futuro. El comprobador es una herramienta, nada más. Un algoritmo de optimización es una herramienta y nada más. Es como discutir sobre el "éxito" de una pala para ganar dinero.

Así es, una conversación entre sordos y ciegos.

Yo escribo que la optimización con criterio no es necesaria porque los mercados financieros NO son estacionarios, y tú escribes que algo entiendo de optimización.


Éxito, los alquimistas llevan varios cientos de años convirtiendo todo en oro.

 
Aleksey Nikolayev #:

La cuestión es que nos estamos alejando un poco del tipo de optimización (formación) que se acepta en la MO clásica. Nos estamos moviendo hacia la optimización en un sentido más amplio (como en MT5, por ejemplo). Pero al mismo tiempo queremos conservar la potencia y flexibilidad de los modelos utilizados en MO.

Siempre me ha confundido la brecha conceptual entre la optimización de MT5 y la aplicación de MO. Sería bueno tener posibilidades de enfoques intermedios.

Bueno, de esta forma es posible
 
mytarmailS #:
Así que la declaración de objetivos

 
Andrey Dik #:
Cuanto más adecuado sea el criterio de evaluación, más adecuado será el comportamiento del modelo ante los nuevos datos. elegir el mejor OA significa elegir la mejor herramienta para optimizar el CRITERIO. No puede ser culpa del OA ni del evaluador. La culpa es del criterio.

La robustez de la OA no tiene NADA que ver con el criterio de evaluación, porque el criterio es exactamente uno: acertar o no el sentido de la operación. Pero esto último depende del conjunto y propiedades de los predictores

 
СанСаныч Фоменко #:

Así es, un sordo hablando con un ciego.

Yo escribo que la optimización junto con los criterios no es necesaria, porque los mercados financieros NO son estacionarios, y tú escribes que yo entiendo algo de optimización.

De hecho, usted también hace optimización. Te has inventado algún criterio de "estacionariedad de los signos" y tomas los signos que son óptimos según él. Es la misma optimización en la historia, pero de perfil.

SanSanych Fomenko #:

La robustez de la ST no tiene NADA que ver con los criterios de evaluación, porque el criterio es exactamente uno - adivinar o no la dirección del comercio. Pero este último depende del conjunto y las propiedades de los predictores

Aquí, es absolutamente necesario inventar un criterio de TS robustez y optimizar de acuerdo a ella) Una vez más vamos a obtener la mismaoptimización en la historia, pero en un perfil diferente).
 
Aleksey Nikolayev #:
Aquí, es absolutamente necesario inventar un criterio de robustez de la ST y optimizar en función de él) De nuevo obtendremos la misma optimizaciónsobre la historia, pero en un perfil diferente).

Ya está. No entiendo la alergia de algunos camaradas a la palabra "optimización".

La optimización debe considerarse como un proceso de búsqueda de la mejor solución. la mejor solución de un modelo rob usto. Si el modelo no es robusto (criterio de evaluación débil), entonces, como se suele decir, "no culpes al espejo" (culpa a la optimización).

 
Andrey Dik #:

Ya está. No entiendo la alergia de algunos compañeros a la palabra "optimización".

La optimización debe considerarse como un proceso de búsqueda de la mejor solución. la mejor solución de un modelo robusto.

No es una definición exacta, y si el proceso de búsqueda no está en el modelo, entonces no es optimización? )

Yo, por ejemplo, creo código utilizando herramientas de optimización...

La optimización es "la búsqueda matemática de parámetros inobservables según un criterio de utilidad elegido".

Algo así

 

Decidí operar Eurobucks por un minuto, sin ningún indicador.

Ni un solo punto negativo, las entradas son precisas, lo que significa que todavía tengo cierta comprensión del mercado...

Pero también analizarme a mí mismo desde el exterior, cómo hago análisis, tomar decisiones, etc ... No me puedo imaginar cómo poner algo como esto en la máquina, dado mi ya obviamente no el nivel inicial en el MO....