L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 59
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In altre parole "Guarda il primo link di google che porta al mio sito" :)
Nessuno ti impedisce di guardare gli altri link. Non ho messo un link al mio sito in cima a Google, vero? Pertanto, tutte le lamentele sul fatto che google indicizza il sito non è come si vorrebbe, non si rivolgono a me, e al team di supporto del motore di ricerca.
Ho trovato, avete un comitato di due modelli, questo non è come ho capito e scritto sopra.
Raramente ho avuto modelli che superavano il 40-50% di generalizzazione, ma dopo aver pensato a cosa fare con i dati. Qual è l'essenza del modello ottenuto dopo la classificazione. Sugli stessi dati ora ottengo modelli almeno al 70% in media all'80-90% e in futuro, su dati sconosciuti gli errori sono circa 1-2 su 10-12. È abbastanza per guadagnare).
Sì, anch'io sto cercando di classificare rigorosamente acquisto/vendita. Ma come hai ottenuto i 6 ingressi originali, li hai semplicemente presi da qualche strategia conosciuta? Le entrate adeguate sono una delle cose più importanti. Al contrario, ho migliaia di voci (prezzi e indicatori su un centinaio di barre) e ho bisogno di setacciarli lasciando un paio di dozzine perché su così tanti input qualsiasi modello si allena troppo.
La mia strategia è semplice. Questa è la sequenza di Thomas Demark, che dà segnali di acquisto e di vendita. I segnali che sono più redditizi di 100 pips sono segnati con 1, il resto sono zeri e salvo i valori dell'indicatore al momento del segnale e ottengo un modello di generalizzazione del 90%. Questo è tutto
Posso anche usare il passaggio della Bacchetta Magica come base del sistema. Penso anche che sarà abbastanza buono. Quindi va così. La cosa principale è preparare i dati correttamente...
Gli ultimi due sono modelli zetoscore e coefficiente kelly, quindi niente di stravagante....
La mia strategia è semplice. Questa è la sequenza di Thomas Demark, che dà segnali di acquisto e di vendita. I segnali che sono più redditizi di 100 pips sono segnati con 1, il resto sono zeri e salvo i valori dell'indicatore al momento del segnale e ottengo un modello di generalizzazione del 90%. Questo è tutto.
Cioè classificazione per redditività futura (1 - almeno 100 pips, 0 - meno di 100 pips), ma non per direzione del segnale? E come si determina la direzione, tramite il sequenziatore Demark?
Cioè per la classificazione della redditività (1 - almeno 100 pips, 0 - meno di 100 pips), ma non per la direzione del segnale? E come si definisce la direzione, tramite il sequenziatore Demark?
Il sistema stesso dà un segnale di acquisto o un segnale di vendita, questa è la direzione, e il classificatore dice che se il segnale è di acquisto e il NS dice sì questo è un segnale corretto, allora compra, se dice no questo non è un segnale corretto, allora vendi. È lo stesso con la vendita .... Vero o falso vendere, quindi la conclusione ...
Il sistema stesso dà un segnale di acquisto o un segnale di vendita, questa è la direzione, e il classificatore dice che se il segnale è di acquisto e il NS dice sì questo è un segnale corretto, allora compra, se dice no questo non è un segnale corretto, allora vendi. È lo stesso con la vendita .... Se il segnale è vero o falso, allora traiamo delle conclusioni...
E qualsiasi dato di input può essere convertito in dati di output e il sistema funzionerà per un po' di tempo, quindi chi cerca lo troverà sempre :-)
Quindi, davvero, una piccola manipolazione dei dati e abbiamo un livello di generalizzazione che sale a una cifra accettabile del 90%.....
E qualsiasi dato di input può essere convertito in dati di output e il sistema funzionerà per un po' di tempo, quindi chi cerca lo troverà sempre :-)
Quindi, una piccola manipolazione dei dati e il nostro livello di generalizzazione cresce fino a cifre ammissibili nel 90%.....