Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3210
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Los zigzags deben trazarse en el momento de la barra, no en el futuro.
Para el entrenamiento del modelo no se amplió el ZZ, porque no es necesario: el patrón que busca el modelo es una línea, no se tienen en cuenta las líneas vecinas, y la muestra para el entrenamiento es de 1.500 barras.
Por experiencia, se aplica lo siguiente: si el error de clasificación en el entrenamiento, la prueba y la validación es inferior al 10%, entonces se descartan estúpidamente los predictores uno a uno hasta que el error aumente al 20% 30% ....
Genius)))))
¿Cómo encontrar predictores reales con un error inferior al 10%?
No me digas que no existen, es cuestión de fe....
¿De dónde viene esta basura del zig-zag, quién la inventó primero?
¿Te interesa o no te interesa escribir sobre el fondo del problema, en lugar de presumir de tu yo favorito?
He conseguido encontrar la razón. La razón es mirar hacia delante, una razón extremadamente inconveniente, porque es extremadamente difícil entender qué es mirar hacia delante.
Entonces utilicé un modelo en el que el profesor son los incrementos de ZZ, y hay un montón de predictores en cuyo cálculo interviene ZZ. Por ejemplo, la diferencia entre el precio y ZZ. Al entrenar, simplemente corté una parte del archivo que no contenía los enlaces correctos de ZZ. Y al calcular los predictores, los valores que faltaban de ZZ se ampliaban con el último enlace.
Para evitar el peeking Forester dice correctamente, usted debe calcular los predictores en el bucle en cada iteración sin peeking....
Esa es la solución.
Genius)))))
¿Cómo encontrar entonces predictores reales con menos del 10% de error?
No me diga que no los hay, es una cuestión de fe.....
Es facil.
Escribí más arriba cómo lo hice con el ejemplo de ZZ.
Pero no se trata de ZZ: ponemos los cánticos del profesor en los predictores y obtenemos la felicidad antes de correr en el archivo fuera.
Y no se puede correr en el archivo OUT y vivir feliz, como hace Maxim con imágenes muy bellas.
Pero volvamos al problema de mirar hacia adelante. Sugirió overshoot contundente. ¿O tal vez hay algo más?
¿Le interesa o no le interesa en absoluto escribir sobre los méritos del problema en lugar de presumir de su yo favorito?
Para evitar los picos, Forester tiene razón al decir que hay que calcular los predictores sin picos en cada iteración del bucle.
Esa es la solución.
Con el ejemplo de ZZ, era obvio.
Pero a menudo obtengo un error de clasificación inferior al 10% sin ZZ. Resulta ser basura. Lo tiré a la basura.
Y no se puede ejecutar en el archivo INE y vivir feliz, como Maxim lo hace con imágenes muy bellas.