L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 107
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Ternario - significa che può assumere tre stati che si escludono a vicenda. Un altro nome è ternario.
E una griglia con tre uscite, ognuna delle quali è binaria, può produrre 8 stati mutuamente esclusivi, dei quali solo tre sono interpretati in modo univoco, come un ternario. Come interpreta i restanti 5 stati?
Uso anche il ternario in qualche modo, ho tre classi - up-turn, down-turn e no-turn, queste sono 1,-1,0
cioè posso guadagnare con piccoli stop e grandi profitti, cioè gestisco i rischi invece di fare una buona previsione
non è un sistema, è solo un generatore di voci con stop
ma la cosa triste di questo approccio è che non è chiaro come addestrare il modello
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Anche se il modello funziona piuttosto debolmente, ciò non gli impedisce di fare profitti stabili, e il 14% al mese non è il limite, ho visto il 35%, tutto dipende da come si allena il modello.
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e il guadagno a scapito del rapporto stop/stack di 10:1 è abbastanza stabile, in più c'è il controllo del rischio
Uso anche il ternario in qualche modo, ho tre classi - up-turn, down-turn e no-turn, queste sono 1,-1,0
In linea di principio questo approccio non richiede una buona previsione del mercato, si può guadagnare non attraverso una buona previsione ma attraverso piccoli stop e grandi profitti, cioè attraverso la gestione del rischio
non è un sistema, è solo un generatore di voci con stop
ma la cosa triste di questo approccio è che non è chiaro come addestrare il modello
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Anche se il modello funziona piuttosto debolmente, ciò non gli impedisce di fare profitti stabili, e il 14% al mese non è il limite, ho visto il 35%, tutto dipende da come si allena il modello.
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Ho un buon rapporto stop/stop di 10:1 e guadagno bene.
Grande! Qual è la tua preoccupazione?
Non è chiaro come addestrare un tale modello, tutti i metodi sono orientati all'errore di classificazione e nel mio approccio, la probabilità di indovinare sarà sempre sotto lo zoccolo, insomma l'efficacia del mio modello deve essere valutata diversamente, ma come non so
Non so come addestrare un tale modello, tutti i metodi si basano sull'errore di classificazione, e nel mio approccio la probabilità di indovinare sarà sempre sotto lo zoccolo, insomma, l'efficacia del mio modello dovrebbe essere valutata diversamente, e non so come.
Quindi si dice il 14% al mese, e a volte si arriva fino al 35%. Allora non preoccupatevi più di non sapere, perché i risultati sono sorprendenti, senza falsa modestia per i risultati.
Anche se non userei gli stop fissi per uscire dal mercato (come sappiamo i modelli tendono a scalare in qualsiasi modo prima e dopo essere entrati nel mercato). Ma per semplicità a volte ho fatto così: ho imparato a uscire con sl/tp=1/3 di stop, ma ho usato 1/2 di rapporto su OOS (ho dato un vantaggio al neurone, e mi è stato grato sotto forma di aumento del numero di risposte corrette rispetto a quello che sarebbe stato se avessi usato 1/3). Como, come ho detto è necessario limitare il tempo di accordo, perché la probabilità che in futuro il prezzo non raggiungerà SL e TP mai, anche se piccolo, ma ancora lì, e non possiamo dire che la griglia è addestrato male, possiamo solo dire che la vita è breve.
È stato suggerito da qualche parte che il modello dovrebbe prevedere un movimento di almeno un certo numero di pip durante l'allenamento... Questa è un'idea molto sensata secondo me...
Posso aggiungere - un movimento di almeno un determinato numero di punti tenendo conto della volatilità tipica in un dato momento nel timeframe appropriato e il tempo specificato di vita del trade. L'ultima volta che ho lavorato sulle griglie, 2 anni fa, stavo lavorando in questa direzione. In generale, ho abbandonato le griglie, perché alcune caratteristiche probabilistiche del mercato non mi erano chiare. Ora tutto si è sistemato più o meno nella mia mente e forse dovrei continuare a lavorare sulle griglie....
Per come la vedo io, il ruolo dei metodi di "apprendimento automatico" nel TS dovrebbe essere minimizzato il più possibile, e i fattori di mercato che si ripetono costantemente di anno in anno dovrebbero essere portati in primo piano. Per esempio, qualcuno in questo thread usa la conoscenza che la volatilità è massima a metà della giornata di trading? - improbabile.... E questa è una caratteristica innegabile del mercato che non cambia.
C'è un'altra osservazione (fatto invariabile) nota a tutti, ma ostinatamente ignorata dagli "operatori della macchina" - sui TF inferiori il comportamento dei prezzi durante la notte differisce drammaticamente dal giorno.
Ma questa differenza è nulla su TF più grandi di H1, e forse è per questo che molti TS mostrano risultati più stabili su TF più alti (perché le variazioni di prezzo delle candele sono più o meno omogenee)?
Ma noi vogliamo più operazioni (però con inevitabili perdite maggiori su commissioni e spread), ecco perché dobbiamo usare TF più bassi di H1. Ci sono due modi di risolvere il problema del "diverso comportamento dei prezzi" all'interno di un giorno: 1). o dividere un TS appropriato in "notte" e "giorno", 2). o limitando l'orario del trading giornaliero (per esempio dalle 05:00 alle 20:00). Di solito non mi sono preoccupato e sono andato con la seconda variante, ma anche un tale semplice filtro per il tempo migliora significativamente i risultati della formazione e del successivo trading.
Per l'intraday "notturno" non sono riuscito a costruire un adeguato TS sulla neuronica, perché ci sono altre regole, imho, diverse dalle combinazioni di pattern.... Per questo motivo non sono in grado di costruire adeguate neuroniche intraday, perché lì si applicano altre regole, diverse dalle combinazioni di pattern, imho: . Quali - è la grande domanda, ma la questione principale è se i pattern debbano essere applicati nelle ore notturne (regole per le quali i predittori sono difficili da formalizzare), se proprio in queste ore notturne si possono applicare con successo TS più semplici e poco sofisticati come il channel trading e simili variazioni sul tema del canale...
C'è un'altra osservazione (fatto invariabile) nota a tutti, ma ostinatamente ignorata dai "ragazzi delle macchine" - sui TF inferiori il comportamento dei prezzi di notte è nettamente diverso da quello di giorno.
Il tempo dovrebbe essere incluso come predittori (insieme ad altri).
Ognuno dei predittori è diviso per il numero corrispondente di predittori, per esempio il numero di ore per 24 predittori. Per esempio, il primo predittore ha 1 per la prima ora e zeri per le altre posizioni. Il secondo predittore ha 1 per la seconda ora e zeri per le altre posizioni, ecc.
Se controlliamo la capacità predittiva di tali predittori, si scopre che ognuno di questi predittori artificiali ha una diversa capacità predittiva. Per esempio per un giorno della settimana è mercoledì e giovedì. Gli altri giorni della settimana = rumore e dovrebbero essere esclusi dal modello.
Abbiamo dei predittori di qualità molto buona.
Il tempo dovrebbe essere incluso come predittori (insieme ad altri).
Ognuno dei predittori è diviso per il numero corrispondente di predittori, per esempio il numero di ore per 24 predittori. Per esempio, il primo predittore ha 1 per la prima ora e zero per le altre posizioni. Il secondo predittore ha 1 per la seconda ora e zeri per le altre posizioni, ecc.
Se controlliamo la capacità predittiva di tali predittori, si scopre che ognuno di questi predittori artificiali ha una diversa capacità predittiva. Per esempio per un giorno della settimana è mercoledì e giovedì. Gli altri giorni della settimana = rumore e dovrebbero essere esclusi dal modello.
Otteniamo predittori di altissima qualità.
Esattamente. Quasi. Il numero dell'ora deve solo essere scomposto in 23 variabili binarie...
E per alcuni metodi non c'è nemmeno bisogno di farlo. Una foresta casuale gestirà quella variabile gatto da sola.
C'è un'altra osservazione (fatto immutabile) nota a tutti, ma ostinatamente ignorata dai "ragazzi delle macchine" - sui TF inferiori il comportamento dei prezzi di notte è nettamente diverso da quello del giorno.