L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 964

 
Maxim Dmitrievsky:

C'è altro di interessante da dire?

Allora non c'è bisogno di versare una lacrima - l'Alglib stesso non vi farà vedere altro . Lo sanno tutti tranne te.

 
Maxim Dmitrievsky:

Sono bravo così com'è, nessuno mi ha mai mostrato dei grafici migliori.

Ho scritto il mio framework e ci sto lavorando.

Se capisco per cosa ho bisogno di R o di Python, lo farò.

Oh attenzione, Maximka, prendere i soldi degli investitori. Ci vuole una foto come questa per questo tipo di soldi e non rischierei di prenderla. Solo un consiglio amichevole... non rischiare. Le sue statistiche non sono grandiose. Non è davvero chiaro quando TC inizierà a drenare, e questo momento è uno di quelli IMPORTANTI. Pensi di averlo in drawdown, ma è da un po' che si sta prosciugando..... Sono un sacco di soldi. Ti ci vorrà molto tempo per ripagarlo.....

Con le mie statistiche, non oso prenderlo in questo momento. Preferisco fare molti soldi in volume di trading e guadagnare bene io stesso. Non credo che sia meglio approfittare di questo tipo di cose. La cosa principale è non fare errori.

 
Mihail Marchukajtes:

Con le tue statistiche non oserei nemmeno io))

Dovrei pitonare e ottenere un modello più corto, molto probabilmente, ma per il resto sono a posto.

xgboost al posto dell'impalcatura

 
Maxim Dmitrievsky:

Non si può essere sul mercato senza addetti ai lavori e connessioni.

Finalmente ci sei riuscito! Te l'ho insegnato un anno fa, e stai ancora parlando di reti neurali, matlab, python... Chi aveva ragione alla fine? Ascolta quello che ti sto dicendo, prima impara come farlo correttamente, e solo dopo inizia a sperimentare.

 
Vasily Perepelkin:

Finalmente ci sei riuscito! Te l'ho insegnato un anno fa, e stai ancora parlando di reti neurali, matlab, python... Chi aveva ragione alla fine? Ascoltate quello che dico, prima imparate a farlo bene, e solo dopo sperimentate.

Lo stalliere ha covato ))))

 
Vasily Perepelkin:

Finalmente ci sei riuscito! Te l'ho insegnato un anno fa, e stai ancora parlando di reti neurali, matlab, python... Chi aveva ragione alla fine? Ascoltate quello che dico, prima imparate a farlo bene, e solo dopo sperimentate.

Quindi mostratemi come si fa bene? Dove sono le tue statistiche? E poi parleremo....

 
Maxim Dmitrievsky:

Con le tue statistiche non oserei nemmeno io))

Dovrò pitonare e ottenere un modello più corto, probabilmente, ma va bene così.

andiamo con xgboost al posto dell'impalcatura.

Cosa c'è che non va? Soprattutto con l'ultima schermata. Ci sono poche offerte, ma la qualità è incredibile.... Nessun slittamento, non come te... Non è vero?

 
Mihail Marchukajtes:

Cosa non ti è piaciuto di lei? Soprattutto l'ultimo screenshot. Gli scambi sono pochi e lontani tra loro, ma la qualità degli scambi è sorprendente.... Nessun slittamento, non come te... Non c'è?

Non molti, per la quadrilionesima volta... Posso farlo anch'io.

e i miei screenshot mostrano 4 mesi di formazione e quasi un anno di OOS e alcuni mostrano di più

e a proposito, il mio mazzo non ha avuto perdite - questi sono test di modelli. Lo chiuderò di nuovo più tardi. Bisogna occuparsi dei modelli, non riesco ancora a capire se possono essere migliorati o no. Trasferirò tutto lo stesso in python e ci lavorerò ancora un po'... All'inizio volevo usare P ma poi mi sono ricordato che mi fa impazzire.

 
Maxim Dmitrievsky:

non molto, per la quadrilionesima volta... posso fare anche quelle

e i miei screenshot mostrano 4 mesi di formazione e quasi un anno di OOS e alcuni mostrano di più

e a proposito, il mio mazzo non si è unito - questi sono test del modello. Lo chiuderò di nuovo più tardi. Bisogna sistemare i modelli, non riesco ancora a capire se possono essere migliorati o no

Comunque, non prendere i soldi degli altri. Più tardi ti verrà voglia di farlo. Lo saprai.... :-)))

 
elibrario:
Allora perché cercare di filtrare gli esempi cattivi e rumorosi; o isolarli, ripartirli in "non so" e addestrare di nuovo la rete?

La domanda è giusta, la risposta è banale: adattare una matrice che non corrisponde ai dati di input.

Ho letto questi thread per anni e vedo costantemente la frase sul rumore - perché c'è rumore nelle serie dei prezzi? - Quando si tratta di Open e Close - beh, il tempo è scaduto nel timeframe, il prezzo è fisso al momento. Quando si tratta di High e Low - beh, qualcuno è stato fortunato a piazzare un ordine proprio sul "pip" (o forse no) - cos'è il rumore? Ogni movimento di prezzo è una vera azione dei partecipanti al mercato, anche OC con il suo smoothing dei movimenti di prezzo (ticks filtering) - anche un partecipante al mercato.

ZZZY: è possibile filtrare gli ingressi, utilizzare grandi TF - il filtro è giustificato e logico, filtrare le aree di alta volatilità e bassa volatilità - il filtro è giustificato e logico, filtrare il tempo di trading - il filtro è logico e giustificato.... e scartare gli ingressi perché sono rumore... Beh, anche questa è probabilmente un'opzione, quanto è ragionevole? - ah sì, il modello matematico lo richiede quindi il grafico nel tester è bello ))))