L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 171

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bisogno di rinunciare al prezzo nella visione di BP, è la visione più ridicola per il MoD, nel caso del mercato. imho...

ma come rappresentarlo...

 
Quando si categorizza per verità o falsità, non è importante come la rete ha diviso questi concetti, ma come li dividerà stabilmente in futuro. E la divisione in sé non è importante, l'importante è che sia stabile. Questa è un'area in cui è altrettanto difficile fare una ST drenante stabile quanto lo è fare una colata. Per esempio io faccio così, alleno la rete ogni giorno, secondo il volume del giorno precedente e l'interesse aperto. Poi durante 3-4 segnali costruisco il modello (a volte ho invertito i segnali) orientandolo verso il mercato, e voilà, la rete divide stabilmente i segnali buoni da quelli cattivi. Questo è ciò che è più importante....
 
BlackTomcat:

1) Avete un intervallo di tempo tra questi periodi?

2) Il modello si è esaurito, è stato riconosciuto e molte persone hanno iniziato a sfruttarlo. A causa di questo, si sta trasformando in un modello inverso.

3) Attualmente sto lavorando su un TS che usa metodi grafici. Secondo me, se c'è un modello di lavoro, è qui.

4) Vorrei fare qualche dettaglio in più al mio post precedente. Mi sembrava di avere più o meno analizzato le barre separate lì. Ma in realtà non è così. L'analisi delle singole barre ha il diritto di esistere, ma queste barre chiave di solito non si trovano nella zona dei top.

1) per quanto mi ricordo non lo è, le foto non sono recenti, non mi ricordo più...

2) è bello che non sono l'unico a pensarla così.

3) anch'io... posso anche entrare con uno stop in tre tick e prendere 1k2 , 1k5 nel 50% dei casi, ma matematicamente è impossibile, quindi è spazzatura

4) tutti devono sapere come cercare

 

п

Se c'è qualcuno che è bravo a programmare le divergenze, possiamo provare a implementare un modello così complicato e testarlo

 
mytarmailS:

3) anche io..., posso anche entrare con stop a tre tick e prendere 1k2 , 1k5 nel 50% dei casi, ma è impossibile fomalizzarlo matematicamente, quindi è una schifezza.

Non sono d'accordo con te. :) Sono abbastanza sicuro che i metodi grafici possono e devono essere formalizzati. Forse a causa di una certa complessità, c'è una divisione tra il 95% e il 5% di coloro che hanno successo. Ma se c'è un modo per avere successo nello scambio, è proprio in questo settore. In ogni caso, posso vedere molto sullo schermo, anche se non evita gli errori. Tuttavia, c'è sempre uno scenario alternativo. E la buona notizia è che se si riconosce tutto correttamente e in tempo, non è molto difficile passare a uno scenario alternativo, anche con alcune (piccole) perdite.
Voglio anche aggiungere che a un certo punto sono diventato molto scettico su tutti i metodi matematici (indicatori). Sono attraenti perché sono semplici da implementare, ma in questa semplicità sta la loro inutilità. La storia del commercio di scambio è molto lunga (si può anche dire "antica"), e quasi nessuno era seduto a calcolare stocastico e RSI allora. :) Ma disegnare linee sul grafico è facile. E se generazioni di trader sono stati educati e formati su di esso, perché dovrebbe improvvisamente smettere di funzionare? Con la comparsa della tecnologia informatica tutto è diventato più complesso e accelerato, e ora i canali di tendenza possono essere visti anche nei movimenti dei tick. Ma il fatto che esistano ancora è a favore del loro utilizzo.
I metodi grafici hanno un altro vantaggio importantissimo: vi mostrano lo SCOPO! Ti mostrano dove (o dovrei dire, dove) il prezzo sta andando. Quando sai dov'è l'obiettivo del movimento del prezzo, la questione della sua direzione scompare da sola.

 
BlackTomcat:
Qui è dove non sono d'accordo con te. :) Sono abbastanza sicuro che i metodi grafici possono e devono essere formalizzati. Forse a causa di una certa complessità c'è una divisione tra il 95% e il 5% di coloro che hanno successo. Ma se c'è un modo per avere successo nello scambio, è proprio in questo settore. In ogni caso, posso vedere molto sullo schermo, anche se non evita gli errori. Tuttavia, c'è sempre uno scenario alternativo. E la buona notizia è che se tutto è corretto e TEMPO da riconoscere, non è molto difficile passare a uno scenario alternativo, anche con alcune (piccole) perdite.
È formalizzato, ma non è possibile spiegarlo a una macchina, non so esattamente come
 

Non farò un riferimento, perché in diversi post manca un dettaglio importante.

Il valore della variabile obiettivo non può corrispondere ai valori del predittore nel tempo, cioè il valore della variabile obiettivo deve essere spostato all'indietro. Se di 1 allora è un passo avanti, se di 10 allora sono dieci passi avanti.

La variabile obiettivo, l'insegnante, deve guardare avanti.

Per illustrare questo punto è stato espresso un pensiero qui sul thread che evidenzia più chiaramente la sfumatura della variabile target che è davanti ai predittori.

Il punto è questo. Prendiamo le inversioni, come il Machka per esempio. Da queste inversioni sulla storia andiamo avanti e segniamo l'inversione in questione nel passato dopo la quale il prezzo è cambiato di un certo numero di pips, per esempio di 100. L'abbiamo trovato. Prendiamo la prossima inversione e cerchiamo un cambiamento di 100 pip e quindi formiamo il maestro. Questa idea dimostra molto chiaramente l'approccio di formazione della variabile obiettivo: la variabile obiettivo dovrebbe realizzare "guardando avanti", il che è abbastanza fattibile sui dati storici. È la variabile target, non l'applicazione dell'operatore predict, che fornisce previsioni dal modello.

C'è un'altra importante sfumatura in questa idea. È abbastanza ovvio COSA prevediamo: prevediamo il futuro aumento/diminuzione del prezzo di 100 pips. Questo è in contrasto con ZZ, che è segnato "1" per un ginocchio verso l'alto e "0" per un ginocchio verso il basso. Se ci pensate, COSA stiamo prevedendo?

Quindi i requisiti per la variabile obiettivo sono:

1. La variabile obiettivo deve guardare avanti

2. Ci deve essere una chiara comprensione di COSA stiamo prevedendo.

Queste sembrano idee ovvie, ma in pratica non possono essere realizzate: o gli stivali sono troppo stretti, o c'è qualcos'altro che ostacola...

PS.

Su mia richiesta, l'idea è stata testata, ma non è stato possibile trovare alcun fattore predittivo per la sua attuazione.

 
Alexey Burnakov:
Vi rispondo a entrambi.

Un modello è inutile se viene valutato sui dati sui quali il modello è stato selezionato. ANCHE se si tratta di un periodo di dati su cui il modello non è stato addestrato.

Pensateci.

C'è 1) Sovrapprendimento. Questo è quando si recupera il modello sui dati di allenamento ad uno stato di quasi perfezione. Su altri dati non c'è generalizzabilità.

E c'è 2) bias di selezione (selezione ottimistica del modello). È quando il miglior modello o comitato viene selezionato su dati che conoscono già il comportamento del modello. E ancora - anche se si tratta di un caso di prova.

La realtà che ne risulta è questa. Il modello non addestrato selezionato dai blocchi di test di crossvalidazione (quello che va al lato positivo nel test) è potenzialmente adattato al TEST. Per ridurre questo effetto, è stata inventata la convalida incrociata annidata. Il modello (o il comitato) già selezionato dovrebbe essere ulteriormente testato su altri dati.

In altre parole - questa è la convalida del metodo di selezione del modello.

Ancora una volta, ho anche dozzine di modelli, anche io faccio il giro dei predittori e dei parametri. E questi modelli vanno in solido più su un periodo di 8 anni ciascuno! E questo è il periodo di prova. Ma quando i "migliori" modelli selezionati dal test sono testati da un campionamento ritardato, ci sono delle sorprese. E questo si chiama - convalida incrociata del modello.

Quando questo è chiaro, la sperimentazione pura continua. Se non è chiaro, vedrai un calo multiplo della qualità nel mondo reale. Che è quello che si osserva nel 99% dei casi.

Alexey!

Secondo me, lei sopravvaluta l'importanza di strumenti formali come la "convalida incrociata" o i "comitati di modelli".

Quando si sviluppano modelli, ci deve essere un criterio di valutazione, che non ha NULLA, NULLA a che fare con il processo di apprendimento.

Lasciatemi elencare questi criteri:

1. Convalida del modello su un intervallo di tempo PER l'intervallo di allenamento.

2. Esecuzione dell'Expert Advisor che utilizza il modello nel tester di strategie. Inoltre, l'Expert Advisor non ha MM, è il più primitivo. Niente stop, Take Profit, ecc.

Se in qualsiasi punto, i risultati ottenuti sono molto diversi da quelli ottenuti durante l'addestramento, allora il modello viene REBUILDATO, cioè i predittori non hanno capacità predittiva per la variabile obiettivo. I criteri elencati non dicono cosa fare, come cambiare - questi criteri dicono una cosa: IL MODELLO È RESTITUITO.

PS.

Per gli ardenti sostenitori di MCL noto che senza tutte quelle azioni e strumenti che sono discussi in questo thread, il tester non dà alcuna base per speculare sul comportamento futuro del sistema di trading. Il tester dice: "Questi sono i risultati per questo periodo di tempo". Questo è tutto. Il tester dà esattamente una cifra, per esempio, il fattore di profitto che è legato a un certo periodo storico. E si possono ottenere statistiche solo in R. E il tester è una parte finale della progettazione del modello, ma non sostituisce l'intero processo di sviluppo.

 
mytarmailS:

Quindi, se c'è qualcuno che è bravo a programmare le divergenze, possiamo provare a implementare un modello così complicato e testarlo

In Kodobase ho visto degli indicatori che segnano le divergenze con delle linee.
 
SanSanych Fomenko:

Alexey!

1) La mia comprensione è che voi sopravvalutate l'importanza di strumenti formali come la "convalida incrociata" o i "comitati di modelli".

2) Il tester dà esattamente una cifra, come il fattore di profitto, che si riferisce a un periodo storico specifico. E le statistiche possono essere ottenute solo in R. E il tester è la parte finale del design del modello, ma non un sostituto dell'intero processo di sviluppo.

Signor SanSanych,

Non c'è bisogno di parlare di comitati, è un caso speciale nel processo di selezione dei modelli. Riguardo alle convalide - no, non le sopravvaluto.

2) MT non dà la distribuzione delle statistiche.

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