Savez-vous comment faire des canaux ? - page 3

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La régression non linéaire fait référence à des modèles d'apprentissage automatique. Le principal problème de ces modèles est le surajustement, c'est-à-dire le surajustement à la tranche actuelle du graphique, comme nous l'avons déjà écrit ci-dessus. Ce modèle est constamment ajusté en fonction des nouvelles données, si bien qu'à certains moments, son efficacité tend vers zéro. Pour éviter cela, nous devons utiliser la validation croisée et les tests hors échantillon. Toute personne qui a plus ou moins étudié le sujet, même sans passer par le testeur, comprend immédiatement que ce canal ne fonctionnera pas avec des données réelles.

 
Maxim Dmitrievsky:

Larégression non linéaire fait référence à des modèles d'apprentissage automatique. Le principal problème de ces modèles est le surajustement, c'est-à-dire le surajustement à la tranche actuelle du graphique, comme nous l'avons déjà écrit ci-dessus. Ce modèle est constamment ajusté en fonction des nouvelles données, si bien qu'à certains moments, son efficacité tend vers zéro. Pour éviter cela, nous devons utiliser la validation croisée et les tests hors échantillon. Toute personne qui connaît plus ou moins le sujet, même sans passer par le testeur, comprend immédiatement que ce canal ne fonctionnera pas avec des données réelles.


Les équations de différence polynomiales d'ordre N ne présentent pas cet inconvénient. Tôt ou tard, je testerai aussi le canal sur ces équations.

 
Aleksey Panfilov:

Les équations de différence des polynômes d'ordre N ne présentent pas cet inconvénient. Tôt ou tard, je vérifierai la chaîne sur ces équations également.


qu'est-ce que c'est ? ) des équations de différence, et pourquoi en sont-ils privés ?

 
Maxim Dmitrievsky:

qu'est-ce que c'est ? ) des équations de différence, et pourquoi en sont-ils privés ?

Si ce n'est pas strictement ça :

La formule classique de l'EMA, si elle est prise, est une équation de différence du premier degré, (mais du second ordre - l'ordre spécifique est déterminé par le nombre de points sur lesquels la ligne suivante, comme une règle ou un moule) est tracée, l'analogue complet du levier d'Archimède. Interpolation. En utilisant le point calculé précédemment et la dernière valeur du prix, le point suivant le point calculé est dessiné et n'est pas redessiné.

Pour le polynôme du second ordre, en utilisant deux points calculés précédemment et le dernier prix (je prends le point ouvert ou la médiane de l'avant-dernière barre), un point adjacent aux deux premiers est dessiné et n'est pas non plus redessiné. Et ainsi de suite. Si nous inversons la formule, nous pouvons extrapoler, c'est-à-dire qu'en utilisant trois points adjacents calculés sur la base du polynôme du second degré, construire le quatrième point avec la distance donnée par rapport aux trois premiers. Ce point n'est pas non plus redessiné.

Si nécessaire, vous pouvez activer le mode de visibilité des lignes de dessin(c'est-à-dire le calcul de tous les points voisins jusqu'à un point donné de la boucle) et ces lignes de dessin seront redessinées à partir de chaque nouveau prix.

Exemples de formules.

      a1_Buffer[i]=((open[i] - Znach)    +5061600*a1_Buffer[i+1 ]-7489800   *a1_Buffer[i+2 ]+4926624*a1_Buffer[i+3 ]-1215450*a1_Buffer[i+4 ])/1282975;

      a2_Buffer[i]=  3160*a1_Buffer[i]   -6240   *a1_Buffer[i+1 ]    +  3081*a1_Buffer[i+2 ];

      a3_Buffer[i]=((open[i] - Znach)    +5061600*a3_Buffer[i+1 ]-7489800    *a3_Buffer[i+2 ]+4926624*a3_Buffer[i+3 ]-1215450*a3_Buffer[i+4 ])/1282975;

      a4_Buffer[i]=  2701*a3_Buffer[i]   -5328   *a3_Buffer[i+1 ]    +  2628 *a3_Buffer[i+2 ];

Les formules avec division (première et troisième) sont des interpolations (trouver un point dans un intervalle).

Les formules sans division sont des extrapolations (trouver un point en dehors de l'intervalle initial).

 
Aleksey Panfilov:
Si ce n'est pas strictement ça :

La formule classique de l'EMA, si elle est prise, est une équation de différence du premier ordre, (mais du second ordre - l'ordre spécifique est déterminé par le nombre de points sur lesquels la ligne suivante, comme une règle ou un moule) est tracée, l'analogue complet du levier d'Archimède. Interpolation. En utilisant le point calculé précédemment et la dernière valeur du prix, le point suivant est construit à côté du point calculé et n'est pas redessiné.

Pour le polynôme du second ordre, en utilisant deux points calculés précédemment et le dernier prix (je prends le point ouvert ou la médiane de l'avant-dernière barre), un point adjacent aux deux premiers est dessiné et n'est pas non plus redessiné. Et ainsi de suite. Si nous inversons la formule, nous pouvons extrapoler, c'est-à-dire qu'en utilisant trois points adjacents calculés sur la base du polynôme du second degré, construire le quatrième point avec la distance donnée par rapport aux trois premiers. Ce point n'est pas non plus redessiné.

Si nécessaire, le mode de visibilité des lignes peut être activé et ces lignes seront redessinées à partir de chaque nouveau prix.

Exemple de formules.

Les formules avec division (la première et la troisième) sont des interpolations (trouver un point dans un intervalle).

Les formules sans division sont des extrapolations (trouver un point en dehors de l'intervalle initial).


C'est curieux, mais je ne vois pas très bien pourquoi cela devrait permettre de prévoir correctement un marché instable, par exemple...

maintenant, je lis ces trucshttp://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-iv-stability-selection-rfe-and-everything-side-by-side/

 
Maxim Dmitrievsky:

curieux, mais je ne vois pas pourquoi il devrait prédire de manière adéquate un marché instable, par exemple...

maintenant, je lis ces trucshttp://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-iv-stability-selection-rfe-and-everything-side-by-side/


Ces équations ne promettent pas non plus de prédire les transactions, elles ne font que construire des courbes de polynômes ou de sinusoïdes données sur la base de l'historique complet.

En fait, tout comme la régression ne promet pas de prédire l'enchère. :)

 
Aleksey Panfilov:

Ces équations ne promettent pas de prédire les enchères, elles ne font que construire des courbes de polynômes ou de sinusoïdes données sur la base de l'ensemble de l'historique.

En fait, la régression ne promet pas non plus de prédire les enchères. :)


Mon idée principale est donc maintenant de procéder à un auto-échantillonnage des traits les plus informatifs (au moment présent) par le biais de forêts aléatoires avec un intervalle de temps spécifié et un ré-entraînement automatique... parce que si vous prenez tout l'historique, le modèle devient trop grossier, si vous en prenez peu, il est toujours ré-entraîné... et si vous variez la qualité et la quantité des traits par l'importance des caractéristiques et que vous faites une validation croisée, alors il y a une chance d'attraper les régularités périodiquement nécessaires.

Mais c'est un tel casse-tête que j'ai longtemps regretté de l'utiliser, mais je ne peux plus revenir en arrière :)

 
Maxim Dmitrievsky:

maintenant, mon idée principale est l'auto-échantillonnage des traits les plus informatifs (au moment présent) à travers des forêts aléatoires avec un certain intervalle de temps et un ré-entraînement automatique... parce que si vous prenez tout l'historique, vous obtenez un modèle trop grossier, si vous en prenez peu, il est toujours ré-entraîné... et si vous variez la qualité et la quantité des traits à travers l'importance des caractéristiques et faites une validation croisée, vous avez une chance d'attraper périodiquement les régularités nécessaires...

mais c'est un tel casse-tête que j'ai longtemps regretté de l'utiliser, mais il n'y a pas de retour en arrière :)


Ici, nous entrons déjà dans les réseaux neuronaux, mais vous n'y verrez pas de chaînes. :) Bien qu'ils puissent être dans le code.

Mais à une ligne basée sur l'inertie ou à une ligne sinusoïdale, on peut associer un canal visuel. )

 
Aleksey Panfilov:

Ici, nous sommes déjà entrés dans les réseaux neuronaux, et vous ne pouvez pas voir les canaux là-bas. :) Bien qu'ils puissent être dans le code.

Mais il est possible d'attacher un canal visuel à une ligne construite avec de l'inertie ou une ligne sinusoïdale. )


Mais je ne vois pas l'intérêt des canaux car la plupart des différents types de signaux pour le TS sont manqués et vous n'avez qu'une seule stratégie pour revenir à la moyenne.

 
Maxim Dmitrievsky:

Eh bien, pourquoi, pour construire des courbes basées sur les valeurs à la sortie des ns et des canaux est possible ... mais je ne vois pas beaucoup de sens dans les canaux, parce que la plupart des différents types de signaux pour le TS sont manqués et vous obtenez seulement une stratégie pour revenir à la moyenne


Salutations Maxim ! C'est exactement comme ça que ça se passe.

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