L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1356

 

J'ai essayé un ensemble de mes prédicteurs sur EURRUB et SBRF, l'eu verse un peu désagréablement

Formation :

Validation :

Test :

D'autre part, Sber a généralement satisfait - il y a beaucoup de choix.

Formation :

Validation :

Test :

Intervalles d'événements 2014-2019 test pour 2018 - procès-verbal.

Bien sûr, il n'y a pas beaucoup d'affaires et la plupart des prédicteurs peuvent probablement être rejetés, mais le résultat reste intéressant, à mon avis.

Je dois ajouter que la balance d'erreur EURRUB semble assez bonne - apparemment les profits ne couvrent pas les pertes - la paire est trop nerveuse...


 
Yuriy Asaulenko:

Oleg, arrête ça. Le camarade est trop intelligent, il essaie de nous faire comprendre depuis une semaine que tant que papa ne tombe pas dans l'escalier, nous ne pouvons rien dire sur le spectre de ses déclarations sur le sujet, puisqu'il n'existe pas.

Oui, c'est inutile.

 
 
Yuriy Asaulenko:

Oleg, arrête ça. Le camarade est trop intelligent, et il essaie de nous faire comprendre depuis une semaine que tant que papa ne tombe pas dans l'escalier, nous ne pouvons rien dire sur le spectre de ses déclarations sur le sujet, car elles n'existent pas.

Les amateurs de radio évitent de réfléchir, que ce soit lors des calculs ou même lors du pétage de plombs. Statistiquement, la chute dans les escaliers est souvent la cause du décès, ce qui rend imprévisible l'existence même des déclarations faites par la personne qui est tombée.

 
Aleksey Nikolayev:

Les amateurs de radio évitent de réfléchir, que ce soit lors des calculs ou même lors du pétage de plombs. Statistiquement, la chute dans les escaliers est souvent la cause du décès, ce qui rend imprévisible l'existence même des énoncés de la personne tombée.

Le radioamateur a travaillé toute sa vie dans une industrie radioactive dangereuse, il a gardé les ogives, d'où le surréalisme vif de son discours.

 
Maxim Dmitrievsky:

Au fait, Maxim, j'ai fait un équilibrage des échantillons pour différentes situations (significatives pour la stratégie) pour Si, en effet l'apprentissage sur les échantillons de test et de validation s'est amélioré - la précision a augmenté sur l'échantillon de validation d'environ 5-7%, mais selon les données préliminaires sur l'échantillon de test les résultats se sont légèrement détériorés en termes monétaires. Je pense que cette méthode est très correcte pour les modèles stationnaires, mais dans le cas d'un modèle de marché changeant, elle peut ne pas être tout à fait correcte, mais ce n'est pas encore le choix final - je vais mettre de côté quelques milliers de modèles et je pourrai prendre une décision finale.

 
Maxim Dmitrievsky:

Un radioamateur a travaillé toute sa vie dans une production radioactive dangereuse, en gardant des ogives, d'où le surréalisme saisissant de ses discours.

Cela vous fait douter de la validité de la parité nucléaire)

 
Aleksey Vyazmikin:

Au fait, Maxim, j'ai fait un équilibrage des échantillons pour différentes situations (significatives pour la stratégie) pour Si, en effet l'apprentissage sur les échantillons de test et de validation s'est amélioré - la précision a augmenté sur l'échantillon de validation d'environ 5-7%, mais selon les données préliminaires sur l'échantillon de test les résultats se sont légèrement détériorés en termes monétaires. Je pense que cette méthode est très correcte pour les modèles stationnaires, mais en cas de changement de modèle de marché, elle peut ne pas être tout à fait correcte, mais jusqu'à présent, ce n'est pas le choix final - je vais étudier quelques milliers de modèles et ensuite nous pourrons prendre une décision finale.

Ensuite, nous devons réfléchir à la manière d'équilibrer tout le reste. Si vous n'avez pas un bon équilibre, le modèle n'apprendra rien, d'ailleurs catbust qui évalue par sa validité.

 
Maxim Dmitrievsky:

alors vous devez penser à comment équilibrer tout le reste. Dans tous les cas, si le plateau et la validation ne sont pas équilibrés, alors le modèle n'est entraîné à rien, surtout pour catbust, qui évalue tout par validation.

Par validation s'arrête, ce qui signifie que si l'échantillonnage ultérieur s'apparente plus à une validation qu'à une formation, nous n'apprendrons pas quelque chose qui ne se reproduira pas. Une autre chose est qu'il y a souvent des arbres de rebut intermédiaires entre l'amélioration des lectures de validation et la formation elle-même - nous devons les éliminer...

La principale question ici est de savoir si le passé se répète bientôt, comment le présent change, à quelle vitesse ou par bonds - les réponses à ces questions donneraient beaucoup d'informations sur la meilleure façon de construire un échantillon.

Le principal problème est le manque de données, j'ai moins de 10 chaînes à entraîner et à valider.

 
Aleksey Vyazmikin:

Le principal problème est le manque de données, j'ai moins de 10 chaînes à former et à valider.

C'est très peu, surtout si vous ne savez pas ce que vous cherchez. Et même si tu le fais, tu ne sais pas ce qu'il y a là-bas.

Des mots communs, bien sûr, mais il faut chercher quelque chose qui est partout et toujours et régulièrement répété. Sinon, vous ne pouvez pas m'enseigner.