L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 3116

 
Maxim Dmitrievsky #:

Y a-t-il autre chose dans la chronologie ? )

Et si nous prenions en compte les incréments d'autres paires de devises ? Cela serait-il utile ?

 
Evgeni Gavrilovi #:

Et si nous prenons en compte les incréments d'autres paires de devises ? Cela serait-il utile ?

Le simple fait d'ajouter des incréments d'autres symboles n'améliorera pas les résultats si l'approche ne fonctionne pas sans eux. Si elle fonctionne sans eux, il peut y avoir des variantes. Soit si le robot est prévu pour être multidevises. Soit si vous voulez déduire quelque chose de commun entre différentes cotations, mais ce sera une autre approche.
 
Evgeni Gavrilovi #:

Et si nous prenons en compte les incréments d'autres paires de devises ? Cela serait-il utile ?

L'"impact" est une caractéristique qualitative.

Vous avez besoin d'une mesure quantitative de la force de la relation entre le prédicteur et la cible. J'ai écrit de nombreuses fois sur ce forum, j'ai fait référence à des paquets R et j'ai même cité les résultats de mes calculs.

L'idée même d'inclure des prédicteurs basés sur d'autres paires de devises est très efficace.


PS. Si vous n'utilisez pas une telle mesure de liaison au stade du prétraitement, vous ne devriez pas parler de MO du tout.

 

Contrairement à l'information dépassée selon laquelle le prétraitement est "notre tout", tant le prétraitement que le post-traitement ont fait l'objet de recherches approfondies et ont prouvé leur efficacité.

Par exemple, l'apprentissage des caractéristiques (ou apprentissage de la représentation) est lié au prétraitement et a fait ses preuves dans diverses tâches.
 

Présentons une situation hypothétique avec un TS théorique, qui consiste en un modèle de base qui prédit la direction de la transaction et un méta-modèle qui prédit la probabilité de gagner (négocier ou ne pas négocier) :

Appelons le premier modèle le modèle principal, qui divise l'espace des caractéristiques en achat/vente à l'aide d'une ligne noire. Le second est un méta-modèle qui divise l'espace total des caractéristiques en négociation/non négociation (ligne rouge).

Imaginons maintenant une autre variante, lorsqu'il existe deux méta-modèles et que chacun d'entre eux divise les différents espaces de caractéristiques des classes ACHETER et VENDRE en commerce/non-commerce séparément (deux lignes rouges).

Une question purement théorique à laquelle il faut réfléchir est de savoir si la deuxième option est meilleure. Et si c'est le cas, pourquoi ? Merci de nous faire part de vos commentaires.

Une demande, probablement même adressée à Alexei Nikolaev, est de savoir comment on peut déterminer l'effet d'une telle "intervention". Après tout, nous obtiendrons deux distributions de probabilité de deux méta-modèles, qui peuvent être comparées/évaluées/distribuées par des coins.
 

J'utilise la deuxième variante. Je n'ai pas essayé la première, car elle a immédiatement suscité le scepticisme.
Je pense que les haussiers et les baissiers négocient différemment. Le même euro baisse généralement rapidement, puis remonte lentement. Le comportement est différent. Des puces différentes peuvent également être importantes. Différents hyperparamètres dans les modèles. Il est peu probable qu'un modèle d'achat/vente combine bien les différents comportements des différentes actions. Il y aura quelque chose entre les deux.

 
Forester #:

J'utilise la deuxième variante. Je n'ai pas essayé la première, car elle a immédiatement suscité le scepticisme.
Je pense que les haussiers et les baissiers négocient différemment. Le même euro baisse généralement rapidement, puis remonte lentement. Le comportement est différent. Des puces différentes peuvent également être importantes. Différents hyperparamètres dans les modèles. Un modèle d'achat/vente a peu de chances de bien combiner les différents comportements des différentes actions. Il s'agira de quelque chose d'intermédiaire.

Intuitivement, c'est aussi ce qu'il semble. Mais il est également possible d'obtenir les probabilités de négocier/ne pas négocier pour l'achat/la vente de deux modèles à la fois, quelle que soit la direction prédite par le modèle principal. Comparez-les et effectuez une vérification supplémentaire, de sorte que les probabilités diffèrent sensiblement pour l'ouverture d'une transaction.
 
Maxim Dmitrievsky direction de la transaction et un méta-modèle qui prédit la probabilité de gagner (négocier ou ne pas négocier) :

Qu'est-ce que cela signifie de prédire la direction de la transaction ?

Que voulez-vous dire par "prédire la probabilité de gain"?

Ce sont des concepts trop vagues...


Dans la plupart des cas, la classification binaire des prévisions de croissance/décroissance du marché sous forme de probabilité résoudra ce problème.


la probabilité de croissance est supérieure à 0,5 - c'est le sens de la transaction.

probabilité élevée, par exemple 0,8 - c'est la probabilité de gagner.

Et ne pas utiliser de méta-modèles.

Mais il s'agit de cas généraux, mais je comprends que nous ne parlons pas de cas généraux, et nous devons donc clarifier la terminologie, à savoir


prédit la direction de l'accord

prédit la probabilité de gagner


 
Maxim Dmitrievsky #:
Intuitivement, c'est aussi ce que l'on peut penser. Mais il est également possible d'obtenir des probabilités d'achat ou de vente à partir de deux modèles à la fois, quelle que soit la direction prédite. Les comparer et effectuer une vérification supplémentaire, de sorte que les probabilités diffèrent significativement pour l'ouverture d'une transaction.
Je n'ai pas essayé. Intuitivement) Mais comme le disait Marx : la pratique est le critère de la vérité. Si cela fonctionne pour vous dans la pratique - tant mieux)
 
mytarmailS #:

Qu'entendez-vous par " prédire la direction de la transaction" ?

Qu'est-ce que cela signifie - prédit la probabilité de gagner

Il s'agit d'un concept flou.


Dans la plupart des cas, la classification binaire des prévisions de croissance/décroissance du marché sous forme de probabilité résoudra ce problème.


une probabilité de croissance supérieure à 0,5 est le sens de la transaction

une probabilité élevée, par exemple 0,8, correspond à la probabilité de gagner.

Et pas de méta-modèles.

Mais je comprends que nous ne parlons pas de cas généraux et que nous devons donc clarifier la terminologie.


prédit la direction de la transaction

prédit la probabilité de gagner


Tout cela a été discuté ici à de nombreuses reprises dans la préhistoire. Le premier modèle formé sur l'achat/la vente est testé sur de nouvelles données. Les cas où il est erroné sont placés dans la classe "ne pas négocier", les autres dans la classe "négocier". Le deuxième classificateur est entraîné sur ces données. Nous obtenons deux modèles. L'un d'entre eux prédit la direction, l'autre prédit si la transaction doit être abandonnée. Cela permet une certaine flexibilité, si l'on se contente de fixer un seuil pour les transactions à l'aide d'un seul modèle. En effet, les deux modèles peuvent être améliorés, l'un par l'autre. J'ai décrit la méthode originale dans le dernier article. Ensuite, je suis passé à la logique modifiée.

Il s'agit d'ailleurs d'une question ouverte, car il est possible d'améliorer l'un par l'autre, apparemment de différentes manières.

Je suis ensuite tombé sur l'inférence kozul, où l'on procède de manière similaire.