L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1220
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https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/
il s'agit du support python de google et le laboratoire dispose déjà de TFlow, d'un GPU Tesla K80 gratuit et de TPU (tensor processing unit) spécifiques à TFlow.
l'avantage est que vous n'avez pas besoin d'installer quoi que ce soit et que vous pouvez expérimenter à votre guise, même à partir d'un ordinateur portable peu puissant.
Aliocha, je vais te dire un terrible secret, ne le dis à personne))).
On vient de vous donner quelques méthodes pour agréger la précision et le rappel.
F-measure - la moyenne harmonique de la précision et du rappel.
La précision R est le point d'équilibre pour t. Il y en a d'autres aussi.
Je sais ce qu'est F, mais il est semi-automatique du fait que vous devez fixer vous-même le coefficient, ce qui indique une évaluation de la correspondance des préférences plutôt qu'une évaluation globale. F1 n'a pas de sens à cause de l'équivalence de 30*50 et 50*30 (R*P), qui pour moi n'est pas du tout équivalente.
Ce n'est pas seulement Alexey qui a dit ça, à mon avis c'est une façon évidente de vérifier les stratégies non seulement avec MO, mais même avec des indicateurs simples, si le système apprend aussi "cool" sur SB que sur le(s) prix, alors bien sûr c'est un overfit. Par exemple pour le forex, pour les 5-30 prochaines minutes, la précision de la prédiction ne devrait pas dépasser 55-57%, si elle est supérieure à 60% alors il est clairement utile de tout revérifier, à moins bien sûr que vous n'ayez ultra-HFT et datamining toutes les données du monde que vous pouvez obtenir contre de l'argent, ainsi qu'avec violence et chantage.
Je suis plus haut et ça n'a pas marché pour moi. Mais il me semblait que l'écart, la commission de swap, absorberait ces 5 %. Alors j'ai abandonné...
Ou est-il possible d'en tirer de l'argent ?
les acuras autour de 50% sont aléatoires et il n'y a pas de signal utile à cet endroit. c'est l'ajustement à travers le bruit, ou le sous-ajustement. les acuras devraient être au moins 0,2-0,3.
même si vous regardez la distribution des signaux (ce que nous avons fait avec l'autre Alexey, bien qu'il ne l'ait pas entièrement compris). alors avec un tel Akuras, il sera autour de 0,5 (dans le cas de la classification), c'est-à-dire que la probabilité sera toujours autour de 0,5 et les signaux utiles, c'est-à-dire les marques classées avec une précision de 100%, de l'ensemble, ne seront pas du tout
tout à l'envers )) je vous dis qu'ils sont vraiment trompeurs ici, et le petit-fils de sanych a fait une bonne remarque
Par exemple, pour minutki forex, la précision de la prédiction pour les 5-30 prochaines minutes ne devrait pas dépasser 55-57%, si elle est supérieure à 60%, cela vaut clairement la peine de tout revérifier, à moins bien sûr que vous ne soyez ultra-HFT et que vous exploitiez toutes les données du monde qui peuvent être obtenues contre de l'argent, ainsi qu'avec l'aide de la violence et du chantage.
40 %, c'est déjà très bien. J'ai testé une fois, donc à 30% le bénéfice était plus ou moins important. La marge bénéficiaire est d'environ 25 %.
Qu'est-ce que c'est que l'exactitude à 100% ?))) Vous avez dû vous moquer de quelqu'un, probablement après avoir frappé le mur avec des pois pendant longtemps, 53-55% c'est tout, des histoires sur 70-90% - des conneries, eh bien, combien de fois dois-je le dire ....
Pourquoi se donner la peine de construire un modèle avec une précision de 50 % ? )) c'est plus facile d'échanger au hasard, ce sera la même chose
c'est ce que vous êtes tous en train de faire
3-5% ce n'est rien, la marge d'erreur, les modèles sont construits sur un tout autre principe.Pas 50 mais 55%, prenez les données de numerai pour comparer et voyez combien de précision et de loglos il a...
Pourquoi pensez-vous que tout le monde se trompe ou vend, c'est le marché...
OK, à partir de 55% c'est encore possible, si plusieurs échantillons de contrôle sont les mêmes, sinon c'est un hasard. Mais elle n'est jamais la même sur plusieurs échantillons.
Nous ne parlons pas de conneries théoriques, essayez la date numerai si vous ne me croyez pas, ils ont des prévisions à peu près adéquates pour la réalité, mais ils ont un modèle à plus long terme, l'intraday est mieux prédit, mais pas plus de 60% (avec beaucoup de données achetées).
nous sommes notre propre numero uno )) ok, ok, peut-être que c'est vrai pour des trillions de données, mais je ne l'enseigne pas sur de si grands ensembles de données
Il existe une autre approche - un seuil de probabilité est fixé et lorsque le modèle commence à se dégrader avec le temps, il y a de moins en moins de transactions, ce qui fait que tout commence à osciller autour de 0,5 et qu'il n'y a pas de signaux. Mais pour cela, il faut être formé avec un bon akurasi.
nous sommes notre propre numéraire )) ok, ok, peut-être que sur des trillions de données c'est pertinent, mais je ne m'entraîne pas sur de si grands ensembles de données
Il existe une autre approche - un seuil de probabilité est fixé, lorsque le modèle commence à se détériorer avec le temps, il y a de moins en moins de transactions, ce qui fait que tout commence à osciller autour de 0,5 et qu'il n'y a pas de signaux. Mais il doit être entraîné avec une bonne précision dès le début.
Utilisez-vous les niveaux de pp d'une manière ou d'une autre dans vos prédicteurs ?