L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 1494
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Je suis en train d'essayer le paquet ldhmm. Contrairement à depmixS4, qui n'a presque pas de paramètres, ici, selon le type de distribution (normale et lamda-distribution) ,plusieurs paires de paramètres mu, sigma et lamdasont initialement définies . Ces paramètres sont nécessaires pour calculer la distribution de mélange P(x ; mu, sigma, lamda) et la matrice de probabilité de transition. Le modèle est construit en optimisant (MLE) ces valeurs selon les critères AIC, BIC, MLLK. Voici le premier résultat de l'exécution de la stratégie (BUY/SELL) dans le testeur sur USDJPY-H1 de 2018.08.20 à 2019.05.21. Il s'agit d'une variante permettant d'obtenir une prédiction sans décoder les états à l'aide de viterbi. Je ferai le prochain passage avec Viterbi.
Je suis en train d'essayer le paquet ldhmm. Contrairement à depmixS4, qui n'a presque pas de paramètres, ici, selon le type de distribution (normale et lamda-distribution), les paramètres mu, sigma et lamda sont initialement définis. Ces paramètres sont nécessaires pour calculer la distribution de mélange P(x ; mu, sigma, lamda) et la matrice de probabilité de transition. Le modèle est construit en optimisant (MLE) ces valeurs selon les critères AIC, BIC, MLLK. Voici le premier résultat de l'exécution de la stratégie (BUY/SELL) dans le testeur sur USDJPY-H1 de 2018.08.20 à 2019.05.21. Il s'agit d'une variante permettant d'obtenir une prédiction sans décoder les états à l'aide de viterbi. Je ferai le prochain passage avec Viterbi.
Quel est le graphique obtenu ? c'est-à-dire 2 états cachés, n-nombre d'états observés ? peut-on le visualiser d'une manière ou d'une autre ?
quel graphique obtient-on ? c'est-à-dire 2 états cachés, n-nombre d'états observés ? peut-on le visualiser d'une manière ou d'une autre ?
J'utilise 2 états cachés avec une longueur de série temporelle de 11000 barres. Pour la série temporelle d'observations, j'utilise un retour logarithmique : series[i] = MathLog(iOpen(NULL, 0, i) / iOpen(NULL, 0, i+1)).
Il est étrange que le journal revienne et ait déjà quelques résultats, car il ne contient pas beaucoup d'informations
Essayez la différenciation fractionnelle (vous pouvez mettre des degrés de 0,1 à 0,9), cela devrait être encore mieux que (indicateur). Si vous le réglez sur 1.0, vous aurez les mêmes retours avec un décalage unitaire, si vous le réduisez à 0.1, vous obtiendrez plus d'informations dans les retours mais ils resteront stationnaires.
Toute machine peut être transformée en graal par la formation. Et en général, on a beaucoup parlé du fait que peu de choses dépendent du choix de la méthode de classification/régression, ainsi que des "indicateurs" qui, soit dit en passant, peuvent aussi difficilement être appelés MO (si optimisés).
L'optimisation des indicateurs dans le testeur peut être un certain mode opératoire, mais le TS doit avoir un ensemble de "degrés de liberté" - à la fin, nous obtiendrons l'ajustement sur l'historique - j'ai déjà fait le tour.
Quelqu'un a-t-il un exemple de logit - régression sur alglib ? - j'ai quelques idées, je veux les tester
L'optimisation des indicateurs dans le testeur peut être un certain mode opératoire, mais le TS doit avoir de multiples "degrés de liberté" - en conséquence, nous obtiendrons un ajustement sur l'historique comme dans la formation NS - j'ai déjà passé par là.
Quelqu'un a-t-il un exemple de logit - régression sur alglib ? - J'ai quelques idées que j'aimerais vérifier.
Je vous ai donné les banditos, cherchez-les sur le MP.
ou je vais écrire un article avec logit bientôt, j'ai juste décidé de le terminer aujourd'hui ;)Je vous ai donné les banditos, regardez sur le PM.
J'écrirai bientôt un article avec logit, je viens de décider de le terminer aujourd'hui ;)Oui, merci ! J'ai quelques années de retard sur toi, je lis beaucoup et je regarde YouTube, mais le matériel est énorme.
Je veux juste faire et vérifier - juste chasser le MO autour du CA - le succès sera comme un TS normal, hélas, le marché est comme ça
mais je pourrais essayer d'ajouter le "contexte du marché" à certaines TS robustes sous la forme d'une régression logit - c'est-à-dire qu'après les tests, j'évalue toutes les transactions comme une probabilité.
tout compte fait, maintenant il y a quelque chose à faire
Oui, merci ! j'ai juste quelques années de retard sur toi, je lis beaucoup et regarde youtube, mais il y a une tonne de matériel
ce que je veux faire et vérifier - juste chasser le MO autour de l'AC - le succès sera le même qu'un TS normal, hélas, le marché est comme cela
mais je pourrais essayer d'ajouter le "contexte du marché" à certaines TS robustes sous la forme d'une régression logit - c'est-à-dire qu'après les tests, j'évalue toutes les transactions comme une probabilité.
il y a quelque chose à faire maintenant.
Eh bien, oui, vous pouvez. Je me tourne plutôt vers l'optimiseur dans l'optimiseur. C'est-à-dire que les hyperparamètres sont optimisés par la génétique dans le testeur (par exemple, la taille de la fenêtre et les paramètres de l'optimiseur interne), et l'optimiseur interne travaille à l'intérieur du bot en permanence. La méthode Logit convient parce qu'elle est rapide, bien que primitive.
également ces chaînes de marg puantes cachées purement sous mql devraient être trouvées quelque part :) des trucs coolLe Logit convient parce qu'il est rapide, bien que primitif.
oui, la précision aggrave toujours le TS - il existe une sorte de graphique de régression logit et cela suffit pour estimer la probabilité
je vais le lire, mais je pense qu'il s'agit d'une tâche très simple - le résultat de la régression logit peut être 50/50 et en dessous de 0,5 toutes les pertes, au-dessus de 0,5 takei et plus la probabilité est élevée, plus le takei est grand.
Je vais essayer de le visualiser, peut-être que je vais essayer de peindre l'indicateur de canal de cette façon, peut-être ! )))