¿Hay algún patrón en el caos? ¡Intentemos encontrarlo! Aprendizaje automático a partir de una muestra concreta. - página 13
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Si ninguno aporta nada, ¿qué sentido tiene hablar de una conexión mítica entre ellos? ¿basura + basura...?
¿Puedes calcular cuántas combinaciones serán si tengo, digamos, 5000 predictores? Sería bueno entrenar cada combinación 100 veces con un sid.... diferente y digamos un minuto para el entrenamiento, ¿cuánto tiempo tardaría?
¿Puedes calcular cuántas combinaciones serán si tengo, digamos, 5000 predictores? Cada combinación debe entrenarse 100 veces con un sid.... diferente y digamos un minuto para el entrenamiento, ¿cuánto tiempo llevará?
Tome algunas piezas de diferentes indicadores, todos los demás serán similares de todos modos.
no tiene sentido buscar una conexión entre ellos, supuestamente algunas combinaciones darán mejores resultados, cuando por separado no dan nada.
y si funcionan por separado, su combinación puede reforzar la TS, pero no siempre.
Tome algunas piezas de diferentes indicadores, todos los demás serán similares de todos modos
no tiene sentido buscar una conexión entre ellos, supuestamente algunas combinaciones darán mejores resultados, cuando individualmente no dan nada.
y si funcionan por separado, su combinación puede reforzar la TS, pero no siempre.
¿Qué es "no dar nada", cómo se mide? Por ejemplo, estimo el cambio de probabilidad de cada segmento cuántico del predictor, y selecciono, digamos, aquellos que cambian la probabilidad en un 5% en una dirección u otra.
Y sobre los diferentes indicadores, bueno, ya he publicado los internos del modelo aquí - incluye un número decente de indicadores - ¿estás seguro de que si los sustituyes aleatoriamente por otros, el modelo ganará lo mismo?
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¿Hay un patrón en el caos? ¡Intentemos encontrarlo! Aprendizaje automático sobre el ejemplo de una muestra específica.
Aleksey Vyazmikin, 2022.11.02 18:10
Aquí hay otra variante - me gusta aún más, ya que el resultado es estable en todas las muestras.
¿Qué es "nada", cómo se mide? Por ejemplo, estimo el desplazamiento de la probabilidad de cada segmento cuántico del predictor y selecciono, digamos, aquellos que desplazan la probabilidad un 5% en una dirección u otra.
Y sobre los diferentes indicadores, bueno, ya he publicado aquí los internos del modelo - incluye un número decente de indicadores - ¿estás seguro de que si los sustituyes aleatoriamente por otros, el modelo ganará lo mismo?
Bueno, como medir sobre nuevos datos.
y cuando hay muchos, es imposible interpretar los resultados.
Bueno, ¿cómo se mide en los nuevos datos
y cuando hay muchos datos, es imposible interpretar los resultados.
Imposible, por eso estoy desarrollando diferentes métodos de selección.
Es posible analizar nuevos datos, pero ¿hay que esperar que el resultado se repita en los próximos nuevos datos? .... Me gustaría tener algún criterio interno para evaluar el predictor, que me permita esperar esto con una mayor probabilidad.
Estuve haciendo algunos experimentos - que publicaré probablemente más adelante, así que resultó que se puede entrenar un modelo en el primer semestre de 2014 y ganará en 2022.... pero no siempre en los semestres intermedios entre estos periodos. Entonces, ¿qué conclusiones debemos sacar - es el modelo una escoria o todavía necesita predictores adicionales para identificar la diferencia entre estos semestres?
Imposible, por eso estoy desarrollando diferentes métodos de selección.
Es posible observar nuevos datos, pero ¿hay que esperar que el resultado se repita en los próximos nuevos datos.... Me gustaría tener algún criterio interno para evaluar el predictor que me permita esperar esto con mayor probabilidad.
Estuve haciendo algunos experimentos - que publicaré probablemente más adelante, así que resultó que se puede entrenar un modelo en el primer semestre de 2014 y ganará en 2022.... pero no siempre en los semestres intermedios entre estos periodos. Entonces, ¿qué conclusiones debemos sacar - es el modelo una escoria o todavía necesita predictores adicionales para identificar la diferencia entre estos semestres?
Bien, tomé 4 indicadores std con diferentes periodos y entrené con ellos para los últimos 12 años, la prueba de los 10 años anteriores (a la izquierda de la línea de puntos).
Allí sólo cae en el cambio de la tendencia global (gráfico naranja), pero el TS de alguna manera se mantiene.
Entonces puedes ver qué tipo de operaciones abre en el gráfico y dónde, para que puedas estimar aproximadamente el principio y empezar desde ahí.
Bueno, tomé 4 indicadores std con diferentes períodos y entrenado en ellos durante los últimos 12 años, la prueba de los 10 años anteriores (a la izquierda de la línea de puntos).
Allí sólo cae en el cambio de la tendencia global (gráfico naranja), pero el TS de alguna manera se mantiene.
Entonces puedes ver qué tipo de operaciones abre en el gráfico y dónde, de modo que puedas estimar aproximadamente el principio y empezar desde ahí.
Parece una estrategia contra-tendencia con entradas en fuertes valores atípicos/tendencias contra el movimiento - pocas operaciones en 10 años.
Si el Recall es muy bajo, también tiene sentido combinar modelos - puede que se crucen muy raramente, pero el número de operaciones aumentará a lo largo del periodo de tiempo.
Parece una estrategia contra-tendencia con entradas en fuertes valores atípicos/tendencias contra el movimiento - pocas operaciones en 10 años.
Con un Recall ultrabajo, también tiene sentido combinar patrones: puede que se solapen muy raramente, pero el número de operaciones aumentará a lo largo del periodo de tiempo.
esto es sólo un ejemplo
esto es sólo un ejemplo
¿Un ejemplo de un patrón consistente revelado por el modelo durante un largo periodo de tiempo? Bueno, vale.
¿Un ejemplo de la manifestación de un patrón estable revelado por el modelo durante un largo periodo de tiempo? De acuerdo.