L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1396
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Je m'intéresse aux forêts. Si je retourne en Nouvelle-Zélande, ce ne sera pas avant longtemps. J'ai déjà passé un an sur eux.
ok )
Je ne cherche pas à obtenir l'exactitude absolue d'une prédiction. Pour moi, toutes les transactions qui font un profit sont correctes.
Exemples :
1) prédit -10 obtenu -8 - c'est un excellent profit, pas du tout une erreur
2) prédit -4.8 obtenu -13 - profit beaucoup plus que prédit, ce n'est d'autant plus pas une erreur.
3) prédit que -3.5 a obtenu +5, il y aura une perte - c'est une erreur. Tout comme tous les points à gauche et au-dessus de 0. Seulement ils feront une perte et c'est une erreur de trader sur eux.
Votre compréhension est tout à fait correcte. Tout ce dont nous avons besoin est de déformer la distribution de probabilité des transactions réussies de notre côté. En outre, les stops, les trailing stops et les autres méthodes de soutien des transactions n'ont pas été annulés, et le résultat réel sera meilleur qu'une fermeture stupide d'une position en 5 mètres. C'est le cas sur la photo.
La robustesse dont parle Maxim sur le marché est un fantasme sans fondement. S'il existe des écarts réels par rapport à la régression (sans tenir compte de la formation ou des tests), aucun modèle n'est capable de les annuler. Dans tous les cas, les déviations resteront telles quelles. La régression ira toujours vers le centre de la distribution, et rien de plus.
Maxim, malheureusement, s'est retiré dans les forêts et RL, et perçoit toute information extérieure comme une attaque contre sa vision du monde, et, peut-être, contre la signification de ses résultats). Tout va mal avec lui, toutes les bêtises, le jardin d'enfants, etc.
En ce qui concerne le passage des NS aux arbres forestiers. Ce sont des modèles à peu près équivalents, et vous n'obtiendrez rien de nouveau, ou au niveau - mêmes œufs, seulement en profil. Pour voir quel genre de bête c'est, bien sûr, pas superflu.
Passer à Alglib dans les MCL peut vous apporter quelque chose à court terme. À long terme, ce n'est rien d'autre qu'une perte de rythme, une impasse. Le même Maxim est déjà en train de ramper vers Python, et vous vous agitez pour que MO dans Alglib-MCL prenne le relais. C'est drôle.
Vous avez tout à fait raison. Tout ce dont nous avons besoin est une distribution asymétrique de la probabilité d'une transaction réussie dans notre direction. En outre, les stops, les trailing stops et les autres méthodes d'aide à la transaction n'ont pas été annulés, et le résultat réel sera meilleur qu'une clôture stupide de l'opération après 5 m. C'est le cas sur la photo.
La robustesse dont parle Maxim sur le marché est un fantasme sans fondement. S'il existe des écarts réels par rapport à la régression (sans tenir compte de la formation ou des tests), aucun modèle n'est capable de les annuler. Quoi qu'il en soit, ce qu'ils étaient est ce qu'ils resteront. La régression ira toujours vers le centre de la distribution, et rien de plus.
Maxim, malheureusement, est parti dans les bois et RL et voit toute information extérieure comme une attaque contre sa vision du monde, et peut-être la signification de ses résultats). Tout est faux, tout est absurde, c'est de la maternelle, etc.
Quant au passage de NS à des arbres d'échafaudage. Ce sont des modèles à peu près équivalents, et vous n'obtenez rien de nouveau, ou à un niveau - les mêmes œufs, seulement en profil. Pour voir quel genre de bête c'est, bien sûr, pas superflu.
Passer à Alglib dans les MCL peut vous apporter quelque chose à court terme. À long terme, ce n'est rien d'autre qu'une perte de vitesse, une impasse. Le même Maxim est déjà en train de ramper vers Python, et vous vous agitez pour que MO dans Alglib-MCL prenne le relais. C'est drôle.
L'échafaudage comporte moins de paramètres pour le modèle lui-même. En NS, ils sont plus nombreux et il est difficile de trouver la combinaison optimale, sans compter qu'il faut normaliser et aligner. Et le rationnement et l'échelonnement vont flotter au fil du temps, ce qui fait que la même reconversion ne sera pas correcte. Et les forêts digèrent tout en valeurs absolues.
au moins apprendre à interpréter correctement le nuage de points, et c'est une bonne chose.
Vous commencerez alors à comprendre que les erreurs ont tendance à augmenter plutôt qu'à s'annuler, et que ce que l'on considère comme une distribution de probabilité biaisée d'un point est une chose momentanée qui s'additionne à de grandes erreurs...
La forêt a moins de paramètres du modèle lui-même. Mais il y en a plus dans les NS et il est difficile de trouver une combinaison optimale, sans compter qu'il faut normaliser et aligner. Et le rationnement et l'échelonnement varient dans le temps, par conséquent, la même reconversion ne sera pas correcte. Et les forêts digèrent tout en absolus.
Je ne peux pas parler pour tous, mais les modèles d'échafaudage que j'ai vus ont aussi besoin d'être mis à l'échelle, etc. Au fait, et je ne comprends pas comment tout cela peut fonctionner sans prétraitement des signaux d'entrée. Imaginez deux signaux à peu près identiques, dont l'un a un prix initial supérieur de 10 % à l'autre. Et la volatilité de la plus grande (identique) sera automatiquement supérieure de 10 % à celle de la première. Comment cela peut-il être géré par NS ou Forest ? Et le résultat sera identique.
au moins apprendre à interpréter correctement le nuage de points, et c'est une bonne chose.
Vous commencerez alors à comprendre que les erreurs ont tendance à croître plutôt qu'à s'annuler, et que ce que l'on considère comme une distribution de probabilité asymétrique d'un seul point est une chose momentanée qui s'additionne à de grandes erreurs.
Maxim, apprenez à lire les graphiques, pas seulement les vôtres. Si mes graphiques ne vous disent rien, je ne peux rien y faire. Si vous ne voulez pas, ne traitez pas avec eux, personne n'est pas forcé. Honnêtement, j'en ai assez de toi. Je ne veux pas dire que tu dis des bêtises, mais je dois le faire.
Maxim, apprenez à lire les graphiques, pas seulement les vôtres. Honnêtement, j'en ai assez de toi. Je ne veux pas dire que vous dites n'importe quoi, mais je dois le faire.
Alors, comment lisez-vous vos cartes ? Y a-t-il des façons particulières de les lire, contrairement aux méthodes conventionnelles ? Il y a Elibrarius, je ne sais pas pour son papa, il ne pouvait même pas le lire correctement.
J'ai juste écrit ce que je vois sur ces graphiques... aucune conclusion ne peut en être tirée.
et plus précisément - l'erreur est un peu plus qu'aléatoire, peut-être de l'ordre de 40 %.
Je ne peux pas parler pour tous, mais les modèles d'échafaudage que j'ai vus ont aussi besoin d'être mis à l'échelle, etc. Au fait, et je ne comprends pas comment tout cela peut fonctionner sans prétraitement des signaux d'entrée. Imaginez deux signaux à peu près identiques, dont l'un a un prix initial supérieur de 10 % à l'autre. Et la volatilité du second (identique) sera automatiquement supérieure de 10% à celle du premier. Comment cela peut-il être géré par NS ou Forest ? Et le résultat serait identique.
La forêt traitera des entrées dont les valeurs et la volatilité diffèrent de plusieurs ordres de grandeur.
L'un d'eux divisera en nœuds, par exemple par 0,00014, et le second par 41548,3.
Et pour les NS, nous devons réduire tous les intrants à la même échelle.
Comment lisez-vous votre emploi du temps ? Y a-t-il des modes de lecture particuliers, contraires aux modes conventionnels ? Von Elibrarius, je ne sais pas pour le patriarche, je n'ai même pas pu le lire correctement.
J'ai juste écrit ce que je vois sur ces graphiques... aucune conclusion ne peut en être tirée.
et spécifiquement, l'erreur est légèrement meilleure que le hasard, peut-être de l'ordre de 40 %.
Et alors ? Qu'est-ce qu'il y a de mal à ça ? Si vous prenez 10 minutes, tout sera méconnaissable, et il est difficile de l'imaginer à une heure).
La forêt digère des entrées dont les différences de valeur et de volatilité sont de plusieurs ordres de grandeur.
L'un d'eux se divisera en nœuds de 0,00014, par exemple, et l'autre en 41548,3.
Et pour le NS, nous devons réduire toutes les entrées à une seule échelle.
Je ne suis pas au courant. Je n'ai parlé que des forêts que j'ai vues. Car tout Odessa ne le dira pas.