Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 805
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El desinformador ha descargado un nuevo libro. Saquemos nuestras libretas y añadamos dicha literatura a la lista negra.
Yo tengo una asociación ligeramente diferente.
Últimamente confiamos demasiado en Internet, y cada vez hay más por ahí....
¿No es hora de usar la cabeza?
Para los amantes de la validación cruzada, el muestreo de pruebas, el OOS y otras cosas, no me cansaré de repetirlo:
SanSanych y Vladimir Perervenko en particular
Pruebas fuera de la muestra
Este es el método de validación más popular y también el más abusado. En pocas palabras, las pruebas fuera de muestra exigen reservar una parte de los datos que se utilizarán para probar la estrategia una vez desarrollada y obtener una estimación no sesgada del rendimiento futuro. Sin embargo, las pruebas fuera de muestra
reducir la potencia de las pruebas debido a una muestra más pequeña
los resultados están sesgados si la estrategia se desarrolla mediante comparaciones múltiples
En otras palabras, las pruebas fuera de muestra son útiles sólo en el caso de hipótesis únicas. El uso de pruebas fuera de la muestra para las estrategias desarrolladas a través de la minería de datos muestra la falta de comprensión del proceso. En este caso, la prueba puede utilizarse para rechazar estrategias pero no para aceptar ninguna. En este sentido, la prueba sigue siendo útil, pero los desarrolladores de estrategias de negociación saben que el buen rendimiento en las muestras de las estrategias desarrolladas mediante comparaciones múltiples es, en la mayoría de los casos, un resultado aleatorio.
Se han propuesto algunos métodos para corregir la significación fuera de la muestra por la presencia del sesgo de comparaciones múltiples, pero en casi todos los casos reales el resultado es una estrategia no significativa. Sin embargo, como mostramos en la Ref. 1 con dos ejemplos que corresponden a dos grandes regímenes de mercado, las estrategias altamente significativas, incluso después de aplicar correcciones por sesgo, también pueden fallar debido a los cambios en los mercados. Por lo tanto, las pruebas fuera de muestra son estimaciones insesgadas del rendimiento futuro sólo si los rendimientos futuros se distribuyen de forma idéntica a los pasados. En otras palabras, la no estacionariedad puede invalidar cualquier resultado de las pruebas fuera de muestra.
Conclusión: Las pruebas fuera de muestra sólo se aplican a hipótesis únicas y suponen estacionariedad. En este caso son útiles, pero si no se cumplen estas condiciones, pueden ser bastante engañosas.
El ROS sólo puede utilizarse para la anulación de hipótesis o sólo para problemas estacionarios conocidos.
Pero no para las estrategias de búsqueda y selección de características/evaluación de la estabilidad del sistema.
¡Bien dicho Victor Benedictovich! El propósito de la CB es hacer dinero con ella...
El desinformador ha descargado un nuevo libro. Saquen sus cuadernos, añadan dicha literatura a la lista negra.
La EOS puede utilizarse sólo para la cancelación de hipótesis o sólo para problemas estacionarios conocidos.
Pero no para buscar estrategias y seleccionar características/evaluar la estabilidad del sistema
Supongamos que es cierto y que hemos perdido el método de estimación principal.
¿Se sugiere alguna solución alternativa? ¿O se trata de un llamamiento para que todo sea inútil y nos olvidemos del modus operandi?
Danos un enlace al original, por favor.
Supongamos que este es el caso y que se nos priva del principal método de evaluación.
¿Se ofrece una solución alternativa? ¿O se trata de un llamamiento para que todo sea inútil y nos olvidemos del modus operandi?
Dame un enlace al original, por favor.
https://towardsdatascience.com/validation-methods-for-trading-strategy-development-1efea8284b02
Leo un montón de cosas, pero sólo pongo lo que me gusta o con lo que estoy de acuerdo, o sobre lo que he escrito antes.
Ya he escrito sobre ello y he citado un extracto del artículo en apoyo de mis ideas.
Si dudas de mis capacidades cognitivas :D
Constantemente insertas citas e imágenes de otro lugar, sin siquiera entender la validez de la fuente, y la aplicabilidad del método al problema en cuestión; sólo tratas de adivinar en lugar de responder reflexivamente. Y a menudo no se adivina, lo que lleva a la desinformación de otros lectores del foro. Aunque todo esto se puede buscar fácilmente en Google y comprobarlo en la primera página de una búsqueda, pero usted ni siquiera se molesta en comprobarlo. Es comprensible que se trate de clasificar bajo tu avatar, rellenando tus posts, pero comprueba la información.
Constantemente insertas citas e imágenes de otro lugar, sin siquiera entender la validez de la fuente, y la aplicabilidad del método al problema en cuestión; sólo tratas de adivinar en lugar de responder reflexivamente. Y a menudo no se adivina, lo que lleva a la desinformación de otros lectores del foro. Aunque todo esto se puede buscar fácilmente en Google y comprobarlo en la primera página de una búsqueda, pero usted ni siquiera se molesta en comprobarlo. Está claro que se trata de clasificar bajo tu avatar, rellenando tus posts, pero comprueba la información.
lol, esa es una buena, para el ranking)) me importa un... no me importa
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