L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 447

 

Comment fait-il ? :) Je continue à me recycler chaque semaine, 3e semaine de test en direct, j'ai attrapé un stop cette semaine, mais je l'ai ensuite récupéré, et le trade actuel est à +100 au seuil de rentabilité. J'ai récupéré un peu du drawdown de la semaine dernière et au total environ 45% en 3 semaines incomplètes maintenant avec 7% de drawdown. C'est drôle, mec. La chose la plus intéressante est que je ne comprends pas pourquoi il ouvre des transactions dans un sens et dans l'autre, avec tous les systèmes précédents il savait toujours ce qui est où et comment, c'est inhabituel.


 
Maxim Dmitrievsky:

Comment fait-il ? :) Je continue à me recycler chaque semaine, 3e semaine de test en direct, j'ai attrapé un stop cette semaine, mais je l'ai ensuite récupéré, et le trade actuel est à +100 au seuil de rentabilité. J'ai récupéré une petite partie du drawdown de la semaine dernière et au total environ 45% en 3 semaines incomplètes maintenant avec 7% de drawdown. C'est drôle, mec. La chose la plus intéressante est que je ne comprends pas pourquoi il ouvre des transactions dans les deux sens, avec tous ses systèmes précédents il savait toujours où et comment, ceci est inhabituel.



Ils devraient placer le signal, ce serait intéressant de le suivre.

 
Evgeny Belyaev:

J'aurais posté un signal, ça aurait été intéressant de le regarder.

Les comptes sont sales, beaucoup de systèmes sont en train de trafiquer, alors...
 
Maxim Dmitrievsky:

Comment fait-il ? :) Je continue à me recycler chaque semaine, 3e semaine de test en direct, j'ai attrapé un stop cette semaine, mais je l'ai ensuite récupéré, et le trade actuel est à +100 au seuil de rentabilité. J'ai récupéré un peu du drawdown de la semaine dernière et au total environ 45% en 3 semaines incomplètes maintenant avec 7% de drawdown. C'est drôle, mec. Le plus intéressant, c'est que je ne comprends pas pourquoi il ouvre des transactions dans les deux sens. Avec tous les systèmes précédents, il a toujours su où et comment, c'est inhabituel.


J'ai toujours su où le chercher. ) Je me demande ce qui s'est passé ensuite cette semaine...
 
mytarmailS:
(Puis-je avoir une autre photo ? ) Je me demande ce qui s'est passé ensuite pour vous cette semaine...

La semaine dernière, le rapport entier ne tenait pas sur l'écran :) Ça aurait pu être mieux, mais j'ai quand même terminé la semaine dans le noir. J'ai également ajouté le DAX, mais il n'a pas été très rentable la première fois. Je l'améliore constamment, petit à petit, en expérimentant des prédicteurs et différentes manières d'ouvrir des positions.


 
Maxim Dmitrievsky:

Comment fait-il ? :) Je continue à me recycler chaque semaine, 3e semaine de test en direct, j'ai attrapé un stop cette semaine, mais je l'ai ensuite récupéré, et le trade actuel est à +100 au seuil de rentabilité. J'ai récupéré une petite partie du drawdown de la semaine dernière et au total environ 45% en 3 semaines incomplètes maintenant avec 7% de drawdown. C'est drôle, mec. Le plus intéressant, c'est que je ne comprends pas pourquoi il ouvre des trades dans les deux sens. Avec tous ses systèmes précédents, il savait toujours où et comment, c'est inhabituel.

Je suis jaloux). Je suis plongé dans l'étude de la théorie des réseaux neuronaux et dans la lecture de livres sur les réseaux neuronaux (je n'en vois pas la fin). J'ai préparé quelques séquences d'entraînement, mais je ne suis pas entré dans les détails - je n'ai pas touché à l'ordinateur depuis une semaine. Hier, je suis rentré chez moi, mais je dois repartir mercredi. J'aurai peut-être le temps de faire quelque chose.

Si vous travaillez toujours avec le neurone de Reshetov, j'ai découvert qu'il ne s'agit pas du NS, mais d'une sorte d'implémentation de filtre adaptatif (AF) - une chose également très intéressante. Je ne l'ai pas essayé et je ne vais pas m'y mettre de sitôt, mais à en juger par la théorie, cela fonctionne très bien pour construire des prédicteurs.

 
Yuriy Asaulenko:

Je suis jaloux). Je suis plongé dans l'étude de la théorie des réseaux neuronaux et dans la lecture de livres très artistiques sur les NS - on n'en voit pas la fin). J'ai préparé quelques séquences d'entraînement, mais je ne suis pas encore entré dans les détails - je n'ai pas touché à l'ordinateur depuis une semaine. Hier, je suis rentré chez moi, mais je dois repartir mercredi. J'aurai peut-être le temps de faire quelque chose.

Si vous travaillez toujours avec le neurone de Reshetov, j'ai découvert qu'il ne s'agit pas du NS, mais d'une sorte d'implémentation de filtre adaptatif (AF) - une chose également très intéressante. Je ne l'ai pas essayé et je ne vais pas m'y mettre de sitôt, mais à en juger par la théorie, cela fonctionne très bien pour construire des prédicteurs.

Oui, c'est toujours le cas, ce n'est pas un ns, c'est un système expert, formé sur les principes du ns. Yuriy Asaulenko : Oui, je l'ai toujours, ce n'est pas ns, c'est un système expert, formé sur le principe de ns. La chose la plus importante est les prédicteurs, bientôt je les adapterai à la forêt aléatoire, généralement NS n'a pas d'avantages sur RF, ils prennent trop de temps, plus d'erreurs ... Si vous voulez former rapidement alors RF + optimiseur est sûr
 
Maxim Dmitrievsky:
Oui, je suis toujours dessus, ce n'est pas ns, système expert, formé simplement par ns... Maxim Dmitrievsky : Oui, je l'ai toujours, ce n'est pas NS, c'est un système expert, formé simplement comme NS. La chose la plus importante est les prédicteurs, bientôt je les adapterai à la forêt aléatoire, généralement NS n'a pas d'avantages sur RF, ils prennent trop de temps, l'erreur est plus grande... Si vous voulez former rapidement alors RF+optimizer est sûr d'être le meilleur.

Encore une fois, à en juger par les livres, NS et RF sont des conceptions complètement différentes et, pour la plupart, non interchangeables. Par conséquent, il n'est probablement pas nécessaire de dire sans ambiguïté ce qui est mieux et ce qui est moins bien. L'une ou l'autre conception pourrait être meilleure pour certaines catégories de tâches.

Pour ma conception, NS est probablement meilleur car, dans mon cas, il ne doit pas remplacer TS, mais seulement le compléter. Grâce à cette combinaison, selon le plan de l'architecte)), tant le NS que le TS lui-même devraient devenir beaucoup plus simples.

 
Yuriy Asaulenko:

Encore une fois, à en juger par les livres, NS et RF sont des conceptions complètement différentes et, pour la plupart, non interchangeables. Par conséquent, il n'est probablement pas nécessaire de dire sans ambiguïté ce qui est mieux et ce qui est moins bien. L'une ou l'autre conception pourrait être meilleure pour certaines catégories de tâches.

Pour ma conception, NS est probablement meilleur car, dans mon cas, il ne doit pas remplacer TS, mais seulement le compléter. Au prix d'une telle unification, selon l'idée de l'architecte)), tant le SN que le TS lui-même devraient devenir beaucoup plus simples.

En général, MLP n'a aucun avantage, parfois même la régression linéaire ou SVM ou polynomiale donne de meilleurs résultats, peu importe le nombre de couches que vous ajoutez :) et cela prend beaucoup plus de temps à former. Si j'ai appris que le MLP est un monstre laid, lent et peu prometteur pour le trading, en particulier parce qu'il copie le mécanisme des vrais neurones d'une manière très primitive, et non de la manière dont cela se passe réellement dans le cerveau :) La seule NS normale et perspective est la convolution ns pour la reconnaissance des formes, alors qu'ils ne sont pas capables de prédire, et si c'est le cas un ensemble de classificateurs simples et rapides sera suffisant.

Le classificateur bayésien est meilleur mais moins bon que le RF.

 
Maxim Dmitrievsky:

La semaine dernière, le rapport entier ne tenait pas sur l'écran :) Ça aurait pu être mieux, mais j'ai quand même terminé la semaine dans le noir. J'ai également ajouté DAX, mais ce n'était pas très rentable la première fois. Je l'améliore petit à petit, en expérimentant avec des prédicteurs et différentes méthodes d'ouverture de position.

Quelle est la fonction cible de votre classificateur ?