Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 803

 

¿Cuál es la mejor manera de equilibrar las clases, quién utiliza qué métodos?

También me gustaría preguntar qué predictores le parecen interesantes, ¿puedo tomarlo como una nota personal?)

 
forexman77:
¿Cuál es la mejor manera de equilibrar las clases, quién utiliza qué métodos?

Hay funciones

 caret:: downSample() - обрезает большой класс до меньшего

downSample muestreará aleatoriamente un conjunto de datos para que todas las clases tengan la misma frecuencia que la

clase minoritaria. upMuestras con reemplazo para que las distribuciones de las clases sean iguales

 caret:: upSample() - добавляет меньший класс до большего


En general, recomiendo echar un vistazo a caret: se puede utilizar como un tutorial "what-if" - contiene herramientas para el ciclo completo:

  • preparación de los datos brutos,
  • Selección de predictores (herramientas muy interesantes),
  • bajo 200 modelos (modelos de regresión y clasificación) y
  • evaluación del modelo (nada que ver con un probador).

Puedes conseguir diseños bastante industriales.



PS.

No creo que nadie revele los predictores: eso es lo más importante, y los modelos son una cuestión de técnica y asiduidad.

 
SanSanych Fomenko:


No creo que nadie desvele los predictores: eso es lo más importante, y los modelos son una cuestión de técnica y diligencia.

Bueno, sólo estaba haciendo una pregunta tonta. Al fin y al cabo, crean ramas tontas, "cómo triplicar el depósito", "dime un Asesor Experto que gane dinero", etc.

Pero, necesito algún consejo con los indicadores, está claro, es lo primero que se me ocurre. Pero aquí hay algo inusual, en lo que poca gente ha cavado.

 
forexman77:

Bueno, fue una "tontería". Al fin y al cabo, crean ramas tontas, "cómo triplicar el depósito", "dime un Asesor Experto que gane dinero", etc.

Pero, necesito algún consejo con los indicadores, está claro, es lo primero que se me ocurre. Pero aquí hay algo inusual, en lo que poca gente ha cavado.

Toma los filtros digitales de la última parte del artículo. Creo que será útil leer también todas las partes anteriores.

Buena suerte

 
SanSanych Fomenko:

Hay funciones

downSample muestreará aleatoriamente un conjunto de datos para que todas las clases tengan la misma frecuencia que la

clase minoritaria. upMuestras con reemplazo para que las distribuciones de las clases sean iguales


En general, recomiendo echar un vistazo a caret: se puede utilizar como un tutorial "what-if" - contiene herramientas para el ciclo completo:

  • preparación de los datos brutos,
  • Selección de predictores (herramientas muy interesantes),
  • bajo 200 modelos (modelos de regresión y clasificación) y
  • evaluación del modelo (nada que ver con un probador).

Puedes conseguir diseños bastante industriales.



PS.

No creo que nadie revele los predictores: eso es lo más importante, y los modelos son una cuestión de técnica y asiduidad.

Los modelos se crean a partir de material ya preparado, mientras que aquí puedes crearlos desde cero.

 
forexman77:

Bueno, fue una "tontería". Al fin y al cabo, crean ramas tontas, "cómo triplicar el depósito", "dime un Asesor Experto que gane dinero", etc.

Pero, necesito algún consejo con los indicadores, está claro, es lo primero que se me ocurre. Pero aquí hay algo inusual, donde pocos han cavado.

En el caso más simple, como predictores utilizo un conjunto de barras - valor integral calculado por una fórmula dada, que se establece como datos de entrada durante el entrenamiento.


El equilibrio se realiza mediante el muestreo desde el final del marcador de entrenamiento en la profundidad del historial, en un bucle, hasta que el número de muestras alcanza un número determinado y se compara.

 
Ivan Negreshniy:
En el caso más simple, utilizo un conjunto de barras como predictores - un valor integral calculado por una fórmula dada, que se utiliza como datos de entrada en el entrenamiento.

En realidad, el mejor predictor es la propia serie de precios. Todo procesamiento supone una pérdida y un retraso de información. Y si tenemos en cuenta que no sabemos realmente qué tipo de información necesitamos...

Yo trabajo con 1m y un retraso de incluso 30s es la muerte para el sistema. E incluso los indicadores más sencillos dan un retraso de 1-3 m.

Incluso si trabaja en un marco temporal horario, el retraso en los indicadores será de 1 a 3 horas). Por cualquier medio 1-3 velas, no importa cómo lo hagas.

ZSY2 Otra ventaja de las series temporales: no necesitamos recoger predictores. Sólo hay que aprender a utilizar la propia BP como tal.

 
Yuriy Asaulenko:

En realidad, el mejor predictor es el propio rango de precios. Todo procesamiento supone una pérdida y un retraso de información. Y si tenemos en cuenta que no sabemos realmente qué tipo de información necesitamos...

Trabajo en 1m y un retraso de incluso 30s es la muerte para el sistema. E incluso los indicadores más sencillos dan un retraso de 1-3 m.

Incluso si trabaja en un marco temporal horario, el retraso en los indicadores será de 1 a 3 horas). Por cualquier medio 1-3 velas, no importa cómo lo hagas.

ZSY2 Otra ventaja de las series temporales: no necesitamos recoger predictores. Sólo hay que aprender a utilizar la propia BP como tal.

Cómo no responder con una frase como ésta. La carta horaria se puede ver bajo una lupa 15m, 5m 1m. Señores, es triste.

 
Uladzimir Izerski:

Cómo no responder con una frase como ésta. La carta horaria se puede ver bajo una lupa 15m, 5m 1m. Triste, señores.

No estés triste, lo sé). Pero si se siente cómodo, puede continuar.

 
Por favor, dígame, ¿es suficiente buscar la correlación con los datos objetivo en la etapa inicial para seleccionar los datos, si es así, qué umbral de correlación se debe utilizar?