L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1777
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Ho sentito un'idea intelligente da qualche parte, qualcosa come - se ci sono segni con almeno una certa significatività statistica, anche la più minima, combinandoli insieme si può ottenere una precisione vicina al 100%.
Ho deciso di controllare...
Ho fatto una data sintetica con un obiettivo binario, e per ogni valore dell'obiettivo ho collegato un chip con una certa probabilità di successo.
Ha fatto 10 di questi chip con probabilità di 51:49 per un obiettivo e 49:51 per un altro
Ho allenato Forrest.
ottenuto con nuovi dati.
Accuracy : 0.5145non ci sono 10 caratteristiche, ma 100
Accuracy : 0.534L'ho ottenuto con 1000 segni.
Accuracy : 0.558Quindi la conclusione è: dobbiamo migliorare la qualità degli attributi, non possiamo andare lontano con la quantità...
Proviamo ad aumentare la probabilità, diciamo 55:45.
10 tratti danno
Accuracy : 0.6055100 tratti danno
Accuracy : 0.7985proviamo un altro aumento della probabilità di 60:40
10 tratti
Accuracy : 0.729100 segni
Accuracy : 0.968Così si scopre che per vivere a Sochi su ogni candela bisogna avere 100 regole/caratteristiche/AMO che danno il 60% di risposte corrette... e allo stesso tempo essere diversi... Mi chiedo se è possibile farlo?
Ho sentito un'idea intelligente da qualche parte, qualcosa come - se ci sono segni con almeno una certa significatività statistica, anche la più minima, combinandoli insieme si può ottenere una precisione vicina al 100%.
Ho deciso di controllare...
Correlazione di EURCAD su dati giornalieri con le coppie:
Coefficiente di determinazione della più sempliceregressione lineare EURCAD = a*AUDCHF + b*CADCHF + c*CHFJPY + d*EURCHF + k
R^2 = 0.99622555
Correlazione EURCAD su dati giornalieri con le coppie
La correlazione non è una previsione ma una misura. O mi sfugge il punto?
La correlazione non è una previsione, ma una misura. O mi sfugge il punto?
La correlazione mostra la significatività statistica di ogni variabile - è bassa.
Insieme formano un modello che spiega la dinamica della variabile dipendente per il 99,6%.
La correlazione mostra la significatività statistica di ogni variabile - è bassa.
Insieme formano un modello che spiega la dinamica della variabile dipendente per il 99,6%.
beh sì, ma spiega non predice, la correlazione è semplicemente una misura della relazione tra variabili, qual è la conclusione del tuo pensiero? ancora non capisco (
se si cerca la correlazione incrociata tra coppieBeh sì, ma spiega non predice, la correlazione è semplicemente una misura della relazione tra variabili, qual è la conclusione del tuo pensiero? Non capisco (
"Ho sentito questa idea intelligente da qualche parte, qualcosa come - se ci sono segnicon una qualche importanza statistica, anche la più bassa, collegarli insieme può produrre una precisione vicina al 100%" (c)
La correlazione mostra la significatività statistica delle variabili indipendenti per prevedere il dipendente in un modello di regressione lineare.
"Ho sentito questa idea intelligente da qualche parte, qualcosa del tipo - se ci sono segni con una qualche importanza statistica, anche la più bassa, metteteli insieme e potrete ottenere una precisione vicina al 100%" (c)
Intendevo caratteristiche che possono predire in qualche modo, e non solo una correlazione
Ovvero tratti che possono predire in qualche modo, non solo la correlazione
E la capacità di prevedere è determinata da come?
Intendevo attributi che sono in qualche modo predittivi, non solo correlati
C'è una variabile dipendente e un insieme di possibili variabili indipendenti.
Come si definisce la "capacità predittiva"?
Infilando stupidamente tutto il mondo nel modello?
Bene... Bello e plausibile. Vorrei vedere il bilancio del commercio stesso e un grafico con le entrate.
Non mi hai mai detto come fare trading su di esso - quindi non so che tipo di TS dovrei inventare.
Suppongo che questo sia un insieme di 10 modelli? Come differiscono i modelli l'uno dall'altro?
No, sono solo 10 modelli per vedere la diffusione, l'unica differenza è il seme, cioè il valore casuale per iniziare l'apprendimento (usato nella stima degli split e nella loro selezione).