L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3344

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Forester #:

Il s'agit probablement d'un filtre classique, si( Spred > 10 pt ){ne pas négocier ou majorer}. Ou pas en pips, spread moyen * 2 ou *3.... *10.

La particularité est que même sans connaître le spread réel, une partie des transactions chute lorsque vous l'augmentez artificiellement dans le testeur. En d'autres termes, vous pouvez immédiatement voir les points faibles sur lesquels vous ne devriez pas effectuer de transactions. C'est la raison pour laquelle j'ai fait référence, de manière conditionnelle, à une erreur de modèle.
 
Aleksey Nikolayev #:

Nous avons besoin d'une bonne prévision probabiliste pour les séries, mais pas aussi ringarde qu'elle ne l'est aujourd'hui (régression du quantile, par exemple). Je ne l'ai pas vu dans l'article lui-même, mais la liste des publications semble le contenir.

Il y a quelque chose de Yandex

Uncertainty in Gradient Boosting via Ensembles
Uncertainty in Gradient Boosting via Ensembles
  • research.yandex.com
For many practical, high-risk applications, it is essential to quantify uncertainty in a model's predictions to avoid costly mistakes. While predictive uncertainty is widely studied for neural networks, the topic seems to be under-explored for models based on gradient boosting. However, gradient boosting often achieves state-of-the-art results on tabular data. This work examines a probabilistic ensemble-based framework for deriving uncertainty estimates in the predictions of gradient boosting classification and regression models. We conducted experiments on a range of synthetic and real datasets and investigated the applicability of ensemble approaches to gradient boosting models that are themselves ensembles of decision trees. Our analysis shows that ensembles of gradient boosting models successfully detect anomalous inputs while having limited ability to improve the predicted total uncertainty. Importantly, we also propose a concept of a virtual ensemble to get the benefits of...
 

la facilité avec laquelle il est possible de drainer le TS sur les heures avec la pâte à tartiner

 
Maxim Dmitrievsky #:

la facilité avec laquelle il est possible de drainer le TS sur les heures avec la pâte à tartiner

C'est à dire qu'avec un spread de 7pts, ce sera 50/50.
Et la variante rentable ne rapporte que 7 pts par trade en moyenne.
Sur les comptes ECN, le spread sur EURUSD est généralement de 0 à 5 (en moyenne 3) + ~4 pts pour la commission. C'est à dire que cette stratégie fonctionnera à 0 sur le vrai ECN.
Et les swaps sont maintenant -7.7 et +3.1 pts pour certains trades seront ajoutés pour chaque rollover.
Spread + swap devraient être pris en compte dans le markup. Peut-être que le modèle sera meilleur, parce qu'il ne considérera pas certains trades comme réussis pendant l'entraînement.

 
Forester #:

C'est-à-dire qu'avec un spread de 7 pts, ce sera 50/50.
Et la variante rentable ne rapporte que 7 pts par trade en moyenne.
Sur les comptes ECN, le spread sur l'EURUSD est généralement de 0 à 5 (moyenne à 3) + ~4 pts pour la commission. C'est à dire que cette stratégie fonctionnera à 0 sur le vrai ECN.
Et les swaps sont maintenant -7.7 et +3.1 pts pour certains trades seront ajoutés pour chaque rollover.
Spread + swap devraient être pris en compte dans le markup. Peut-être que le modèle sera meilleur, parce qu'il ne considérera pas certains trades comme réussis pendant l'entraînement.

Et comment le spread peut-il être pris en compte dans la majoration s'il est déduit de chaque transaction par la suite, quelle que soit la manière dont vous la majorez ?

 
Maxim Dmitrievsky #:

et comment prendre en compte l'écart de marge s'il est déduit ultérieurement de chaque transaction, quelle que soit la manière dont vous la marquez.

La majoration doit donc être basée sur le résultat financier. Ouvrir/fermer la transaction et transférer le résultat dans la majoration. C'est la variante exacte.

Ou soustraire la pire variante, pour EURUSD sur ECN probablement 7-10pts, pour d'autres peut-être plus, en particulier pour les crosses. + swaps pour chaque jour.
Sur les comptes STD, c'est encore pire.

 
Forester #:

La majoration doit donc être basée sur le résultat financier. Ouvrir/fermer une transaction et transférer le résultat dans le markup. C'est la variante exacte.

Ou soustraire la pire variante, pour EURUSD sur ECN probablement 7-10pts, pour d'autres peut-être plus, en particulier pour les crosses. + swaps pour chaque jour.
Sur les comptes STD, c'est encore pire.

Je le transfère dans le markup, après l'entraînement, il est toujours mauvais pour le spread.

De plus, je rassemble une collection de trades perdants et j'enseigne "ne pas trader". Par le type de bestinterval. En fait, c'est ce que fait le second méta-modèle, comme dans les articles. Ce n'est pas très cool non plus.
 
Maxim Dmitrievsky #: En fait, c'est le deuxième méta-modèle qui fait cela, comme dans les articles. Ce n'est pas très cool non plus.

Que voulez-vous ? Nous travaillons presque avec le hasard. Ce n'est pas comme étudier la demande de glace en fonction de la température, comme dans le premier livre sur Kozul, qui a été lancé ici il y a six mois)))))

 
Forester #:

Que voulez-vous ? Nous travaillons presque au hasard. Ce n'est pas comme faire des recherches sur la demande de glace en fonction de la température, comme dans Kozul))).

Je veux zeekr 001.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Il y a quelque chose de Yandex

Merci, article intéressant et de qualité avec une littérature abondante.

Il semble qu'ils ne considèrent pas le type d'incertitude qui est intéressant - la dépendance probabiliste de la sortie sur les attributs. Ils étudient deux autres types d'incertitude - les incertitudes liées à l'imprécision des attributs et des paramètres. Nous devrions appeler notre variante "incertitude cible" par analogie).

Dans notre cas, les "erreurs de mesure" des attributs sont en principe absentes, et l'incertitude des paramètres du modèle est difficilement séparable de notre "incertitude cible".

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