L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2182

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Maxim Dmitrievsky:

ha semplicemente aggiunto o sottratto un numero a tutte le caratteristiche del set di dati, a seconda dell'etichetta. Il modello è diventato un test ancora più profondo della storia

È qualcosa con cui devi dormire. Roba primitiva, sembrerebbe. Ci sono tipo 10 punti a cinque cifre, basta sparpagliare le classi, a quanto pare. Non so come farlo meglio, dato che gli attributi hanno una diversa diffusione dei valori. Probabilmente un numero diverso ha senso per ogni colonna. O forse no.

Lo visualizzerò più tardi.

Oh, giusto.

era

è diventato .

È importante non esagerare.

Idea interessante! Con il tuo metodo ho provato a usare il segno incrementale MA per dividere le distribuzioni delle caratteristiche 
    samples_part = samples.copy()
    samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA== 1].index, 1:-1] = samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA == 1].index, 1:-1] + 0.01
    samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA== 0].index, 1:-1] = samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA == 0].index, 1:-1] - 0.01

Ho un'immagine come questa:

poi ho eliminato le allocazioni fuori posto nel frame di dati originale (giallo nell'immagine sopra)

    for row , val in samples_part.items():
        samples.targets.loc[(samples.targets == 1) & (samples_part[row] < 0)] = np.nan
        samples.targets.loc[(samples.targets  == 0) & (samples_part[row] > 0)] = np.nan
    samples = samples.dropna().reset_index(drop=True)

Quindi abbiamo questo

Ho messo tutto in una foresta casuale e l'ho eseguito nel tester


Provando dalle 06.20 alle 08.20. Non troppi, ma non troppo male.

 
welimorn:
Idea interessante! Con il vostro metodo ho cercato di utilizzare il segno incrementale MA per dividere la distribuzione delle caratteristiche

Ho un'immagine come questa:

Poi ho eliminato le allocazioni fuori posto nel frame di dati originale (giallo nell'immagine sopra)

ha ottenuto questo

Ho messo tutto in una foresta casuale e l'ho eseguito nel tester


Treno dalle 06.20 alle 08.20. non così denso, ma non un minus.

Perché non lo prendi?

 
Renat Akhtyamov:

Ieri Maximka ha postato un graal pronto basato su queste immagini e ha messo un bot sul segnale. perché non lo prendi?

Sto cercando il mio, non intralciare, per favore.

 
welimorn:
Idea interessante! Con il tuo metodo ho provato a usare il segno incrementale MA per distribuire le distribuzioni delle caratteristiche

Ho un'immagine come questa:

poi ho eliminato le allocazioni fuori posto nel frame di dati originale (giallo nell'immagine sopra)

ha ottenuto questo

Ho messo tutto in una foresta casuale e l'ho eseguito nel tester


Ho tracce dalle 06.20 alle 08.20. Non troppo, ma nemmeno troppo.

C'era un mago del genere da queste parti. Ha registrato video di trasformazioni simili. Ha spostato dei cluster, ha fatto altre trasformazioni geometriche. Non ha spiegato, ha solo scritto dei video in silenzio e poi li ha cancellati 🤣 Non è chiaro cosa volesse dire, ma si dice che sia il felice proprietario del Graal...
 
Maxim Dmitrievsky:
C'era un mago del genere qui. Ha registrato video con trasformazioni simili. Ha spostato dei cluster, ha fatto altre trasformazioni geometriche. Non so cosa volesse dire, ma dicono che è un felice proprietario di Grail.

Ho visto menzioni del Trickster in questo thread di sfuggita. 2182 pagine... con i suoi eroi, passioni, tradizioni, graal, alti e bassi. Sì, è già un mondo fantastico di suo))))

 
Maxim Dmitrievsky:
C'era un mago del genere qui. Ha registrato video con trasformazioni simili. Ha spostato dei cluster, ha fatto altre trasformazioni geometriche. Non so cosa stia cercando di dire, ma si dice che sia un felice proprietario di Grail.

Sì, era, era ed era andato ... Forse anche in due modi ))

Descrivere le regole per spostare qualcosa con qualcosa e nella genetica .... spingere - insegnare - vedere il risultato ... spingere - insegnare - vedere il risultato

============================

Non ho idea se ci sia un modo pronto per costruire tali canali in R o Python.


C-ca come non adorare questa R, ha tutto...


 
mytarmailS:

Sì, lo era, lo era e non c'era più... forse anche in due sensi ))

Descrivere le regole per spostare qualcosa in qualcosa e nella genetica .... spingere - insegnare - vedere il risultato ... spingere - insegnare - vedere il risultato

============================

Se è così, chissà se c'è un modo pronto per costruire tali canali in P o Python


Beh, non puoi calcolare la linea di regressione in p? e il canale 2std
 
Maxim Dmitrievsky:
Non puoi calcolare la linea di regressione in p? e canale 2std

Sì, sto solo cercando un ready-made con un minimo di codice

Non l'ho mai fatto prima.

Pensate a quanto facilmente ed elegantemente può essere costruito un canale, non dovete marcare nessuna estremità e metterci sopra un canale, ecc.

 

Sto pensando, invece di incrementi e zeri e bilanci e roba del genere, perché non far disegnare i canali ad AMO...

I vantaggi:

1) la previsione è stazionaria nel senso che non oscilla e non ricalcola ad ogni candela

2) la previsione tiene conto della volatilità e della volatilità del mercato

3) la previsione è molto chiara e facile da interpretare ... vendere al rialzo, comprare al ribasso ... + voci accurate

4) molto facile da programmare

5) è possibile scalare un modello per diverse TF


 
mytarmailS:

Sto pensando, invece di incrementi e zeri e bilanci e roba del genere, perché non far disegnare i canali ad AMO...

I vantaggi:

1) la previsione è stazionaria nel senso che non oscilla e non ricalcola ad ogni candela

2) la previsione tiene conto della volatilità e della volatilità del mercato

3) la previsione è molto chiara e facile da interpretare ... vendere al rialzo, comprare al ribasso ... + voci accurate

4) molto facile da programmare


Buona idea - lo uso già :)

La questione è quali punti usare per costruire un canale, e quali informazioni prendere come predittori.

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