L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1543

 
Aleksey Vyazmikin:

Sembra interessante, l'hai implementato tu stesso o c'è una libreria - intendo la componente grafica e i calcoli finanziari.

Per quanto riguarda i risultati, sembra che la redditività e lo Sharpe Ratio non siano sufficienti - non c'è quasi nessun margine per lo slippage e le commissioni, se ce ne sono.

il tester per python, liba - ce ne sono molti diversi

Per il resto - ora guido con parametri diversi e il mio entusiasmo è andato, lo stesso overfit della foresta

è facile vedere dove c'è una traccia e dove c'è una prova. Cioè, in sostanza, non è cambiato nulla, il catbusto non ha dato un vantaggio.

Più tardi proverò lstm.


 
Maxim Dmitrievsky:

Come per tutto il resto - ora sto correndo con parametri diversi e l'entusiasmo è sparito, lo stesso overfit della foresta

Quali sono i chip e gli obiettivi?

 
Graal:

Quali sono le caratteristiche e gli obiettivi?

gli incrementi sono normali, obiettivi casuali da un allenamento all'altro, attraverso diversi passi (come uno zigzag con parametri fluttuanti)

 
Maxim Dmitrievsky:

gli incrementi sono normali, mirati in modo casuale da un allenamento all'altro, attraverso diversi passi (come uno zigzag con parametri fluttuanti)

ok

Non ho mai avuto buoni risultati con i rendimenti o gli incrementi, sono troppo rumorosi e non dovrei scambiarli((

 
Graal:

chiaramente

Ho avuto una brutta esperienza con i ritorni o gli incrementi, era troppo rumoroso, non si può commerciare così((.

Se ne hai uno, è di breve durata, o meno diffuso. Se è così, sono di breve durata, o meno diffusi.

 
Maxim Dmitrievsky:

Puoi prendere più ordini e meno scambi, ma non ci sono modelli normali. Se ci sono, sono di breve durata, o meno diffusi

Beh, cosa ti aspetti...

triste

Certo, si può combattere il rumore in molti modi, ma si ottiene la "zuppa d'ascia".

 
Graal:

Beh, cosa ti aspetti...


era solo interessante confrontare i classificatori

Non ho capito molto dallo screenshot.

 
Maxim Dmitrievsky:

era solo interessante confrontare i classificatori

Non ho capito molto dallo screenshot.

classificatore - foresta, chip - segni di slancio (10,20,40,80,160,640,1280,2560,5120) target - segno di direzione ZZ(10)

non c'è niente da confrontare, è una configurazione zoppa

 
Graal:

classificatore - foresta, chip - segni di slancio (10,20,40,80,160,640,1280,2560,5120) target - segno di direzione ZZ(10)

Hai provato a montare le fiches e ad aggiungerle al campione di allenamento. Cioè fare diverse implementazioni del processo con diverse derive ecc. l'unica cosa che non ho ancora fatto

perché quando prendiamo le differenze dai prezzi perdiamo le somme, le schede diventano incomplete. Montecarlo può essere riparato ... forse

https://programmingforfinance.com/2017/11/monte-carlo-simulations-of-future-stock-prices-in-python/

Monte Carlo Simulations of Future Stock Prices in Python
Monte Carlo Simulations of Future Stock Prices in Python
  • programmingforfinance.com
A Monte Carlo simulation is a method that allows for the generation of future potential outcomes of a given event. In this case, we are trying to model the price pattern of a given stock or portfolio of assets a predefined amount of days into the future. With Python, R, and other programming languages, we can generate thousands of outcomes on...
 
Maxim Dmitrievsky:

Hai provato a montare le fiches e ad aggiungerle al campione di allenamento. Cioè fare diverse implementazioni del processo con diverse derive ecc. l'unica cosa che non ho ancora fatto

perché quando prendiamo le differenze dai prezzi perdiamo le somme, le schede diventano incomplete. Montecarlo può essere riparato ... forse

https://programmingforfinance.com/2017/11/monte-carlo-simulations-of-future-stock-prices-in-python/

Ho provato molte cose, IMHO forecaster per cambiare un segno per gli incrementi futuri è una cosa triste, almeno non ho mai imparato a fare qualcosa di buono con esso, non si tratta di peculiarità di configurazione ma di prevedibilità vicina allo zero, che è completamente livellata dai costi commerciali.

Gli incrementi sono di livello "micro", come i movimenti degli atomi, mentre il focus dovrebbe essere qualcosa di meno rumoroso, qualcosa come il trend-following/floating, piuttosto che filtrare i soliti reverse e impulsi.