L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2182

 
Maxim Dmitrievsky:

ajoute ou soustrait simplement un nombre à toutes les caractéristiques de l'ensemble de données, en fonction de l'étiquette. Le modèle est devenu un test encore plus profond de l'histoire

C'est quelque chose avec lequel tu dois dormir. Des trucs primitifs, il semblerait. C'est comme 10 points à 5 chiffres ici, qui séparent les classes les unes des autres, il s'avère. Je ne sais pas comment faire mieux, car les attributs ont une répartition différente des valeurs. Il est probable qu'un nombre différent soit judicieux pour chaque colonne. Ou peut-être pas.

Je le visualiserai plus tard.

Oh, c'est vrai.

était

est devenu .

Il est important de ne pas en faire trop.

Une idée intéressante ! Avec votre méthode, j'ai essayé d'utiliser le signe incrémental MA pour diviser les distributions des caractéristiques
    samples_part = samples.copy()
    samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA== 1].index, 1:-1] = samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA == 1].index, 1:-1] + 0.01
    samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA== 0].index, 1:-1] = samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA == 0].index, 1:-1] - 0.01

J'ai une photo comme ça :

puis j'ai laissé tomber les allocations hors de place dans le cadre de données original (en jaune dans l'image ci-dessus)

    for row , val in samples_part.items():
        samples.targets.loc[(samples.targets == 1) & (samples_part[row] < 0)] = np.nan
        samples.targets.loc[(samples.targets  == 0) & (samples_part[row] > 0)] = np.nan
    samples = samples.dropna().reset_index(drop=True)

Nous avons donc obtenu ceci

J'ai tout mis dans une forêt aléatoire et je l'ai exécutée dans le testeur.


Essai de 06.20 à 08.20. Pas trop, mais pas trop mal.

 
welimorn:
Idée intéressante ! Avec votre méthode, j'ai essayé d'utiliser le signe incrémental MA pour diviser la distribution des caractéristiques

J'ai une photo comme ça :

Ensuite, j'ai laissé tomber les allocations hors de la place dans le cadre de données original (en jaune dans l'image ci-dessus).

J'ai trouvé ça.

J'ai tout mis dans une forêt aléatoire et je l'ai exécutée dans le testeur.


Train de 06.20 à 08.20. Pas très dense, mais pas un moins.

Pourquoi tu ne le prends pas ?

 
Renat Akhtyamov:

Hier, Maximka a posté un graal prêt à l'emploi basé sur ces photos et a mis un bot sur le signal. Pourquoi ne pas le prendre ?

Je cherche le mien, ne vous gênez pas, s'il vous plaît.

 
welimorn:
Idée intéressante ! Avec votre méthode, j'ai essayé d'utiliser le signe incrémental MA pour étaler les distributions des caractéristiques

J'ai une photo comme ça :

puis j'ai laissé tomber les allocations hors de place dans le cadre de données original (en jaune dans l'image ci-dessus)

J'ai trouvé ça.

J'ai tout mis dans une forêt aléatoire et je l'ai exécutée dans le testeur.


J'ai eu des pistes de 06.20 à 08.20. Pas trop, mais pas trop.

Il y avait un magicien comme ça dans le coin. Il a enregistré des vidéos de transformations similaires. Déplacer des clusters, faire d'autres transformations géométriques. Il n'a pas expliqué, il a juste écrit des vidéos en silence puis les a supprimées 🤣 On ne sait pas trop ce qu'il voulait dire, mais on dit qu'il est l'heureux propriétaire du Graal....
 
Maxim Dmitrievsky:
Il y avait un tel magicien ici. Il a enregistré des vidéos avec des transformations similaires. Déplacer des clusters, faire d'autres transformations géométriques. Je ne sais pas ce qu'il voulait dire, mais on dit qu'il est un heureux propriétaire de Grail.

J'ai vu des mentions du Trickster dans ce fil en passant. 2182 pages... avec ses héros, ses passions, ses traditions, son Graal, ses hauts et ses bas. Oui, c'est déjà un monde imaginaire à part entière. ))))

 
Maxim Dmitrievsky:
Il y avait un tel magicien ici. Il a enregistré des vidéos avec des transformations similaires. Déplacer des clusters, faire d'autres transformations géométriques. Je ne sais pas ce qu'il essaie de dire, mais on dit qu'il est un heureux propriétaire de Grail.

Yep, était, était et était parti... Peut-être même de deux façons :))

Décrire les règles pour déplacer quelque chose avec quelque chose et dans la génétique .... pousser - enseigner - voir le résultat ... pousser - enseigner - voir le résultat

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Je n'ai aucune idée s'il existe un moyen prêt à l'emploi de construire de tels canaux en R ou en Python.


C-ca comment ne pas adorer ce R, il a tout...


 
mytarmailS:

Oui, il l'était, il l'était et il est parti ... peut-être même dans les deux sens ;)

Décrire les règles de passage de quelque chose à quelque chose et à la génétique .... pousser - enseigner - voir le résultat ... pousser - enseigner - voir le résultat

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Si c'est le cas, qui sait, existe-t-il un moyen prêt à l'emploi pour construire de tels canaux en P ou Python ?


Ne pouvez-vous pas calculer la ligne de régression en p ? et le canal 2std ?
 
Maxim Dmitrievsky:
Ne pouvez-vous pas calculer la ligne de régression dans p ? et 2std channel

oui, je cherche juste un modèle prêt à l'emploi avec un minimum de code

Je ne l'ai juste jamais fait avant.

Pensez à la facilité et à l'élégance avec lesquelles un canal peut être construit, vous n'avez pas besoin de marquer des extrémités et de mettre un canal au-dessus d'elles, etc.

 

Je me dis qu'au lieu d'incréments, de zéros, d'équilibres et autres, pourquoi ne pas demander à l'AMO de dessiner des canaux...

Les plus :

1) la prévision est stationnaire en ce sens qu'elle ne vacille pas et ne se recalcule pas à chaque chandelier.

2) la prévision tient compte de la volatilité et de l'instabilité du marché

3) les prévisions sont très claires et faciles à interpréter ... vendre à la hausse, acheter à la baisse ... + entrées précises

4) très facile à programmer

5) il est possible de mettre à l'échelle un modèle pour différentes TFs


 
mytarmailS:

Je me dis qu'au lieu d'incréments, de zéros, d'équilibres et autres, pourquoi ne pas demander à l'AMO de dessiner des canaux...

Les plus :

1) la prévision est stationnaire en ce sens qu'elle ne vacille pas et ne se recalcule pas à chaque chandelier.

2) la prévision tient compte de la volatilité et de l'instabilité du marché

3) les prévisions sont très claires et faciles à interpréter ... vendre à la hausse, acheter à la baisse ... + entrées précises

4) très facile à programmer


Bonne idée - je l'utilise déjà :)

La question est de savoir quels points utiliser pour construire un canal, et quelles informations prendre pour les prédicteurs.