L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2208

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy:

quel link che ho dato sul wiki sul semi. Ho capito che i segni sono i bordi delle sezioni stabili.

ZZ non va, perché la marcatura continua senza differenze nelle sezioni, e l'apprendimento continua allo stesso modo, e se segnando ZZ è come se ci fossero troppi esempi con caratteristiche diverse e il risultato dell'apprendimento non può essere buono.

Le etichette sono note target{classes}. Il resto dei dati è senza di loro, solo sotto forma di caratteristiche.

Queste etichette dovrebbero avere un qualche significato. Per esempio, le etichette che sono gatti o coccodrilli

Nel nostro caso, non abbiamo idea di dove siano i gatti. Quindi non conosciamo alcun modello o come si differenziano, il che rende ancora più difficile

in modo da poter forzare le marcature iniziali, passare attraverso le varianti

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

sono solo l'obiettivo/le classi conosciute. Il resto dei dati senza di loro

È come impostare la giusta direzione di ricerca)).

Maxim Dmitrievsky:

Queste etichette dovrebbero avere un qualche significato. Per esempio, etichette che dicono che sono gatti o coccodrilli.

In questo caso, non abbiamo idea di dove siano i gatti. Cioè, non conosciamo i modelli e le loro differenze, il che rende il compito ancora più difficile.

in modo da poter forzare le marcature iniziali e passare attraverso le varianti.

Il bruteforcing completo è sempre meglio del bruteforcing incompleto. Il punto sul markup non completamente corretto è sempre stato lì. E la maledizione della dimensionalità si risolve solo con la giusta direzione di ricerca. Si tratta di trovare/identificare la zona giusta per passare attraverso le varianti.

[iwelimorn]

Ho cercato di estendere l'idea dell'accettabilità dei piccoli campioni per GMM. Addestrare 6 mesi, testare 5 anni. Ho diviso i tag in n parti di dimensione fissa. Per ogni parte ho creato il mio modello GMM, ho generato 1000 campioni da ciascuno, li ho ammassati e ho addestrato il catbusto. Ho selezionato le caratteristiche e ho ottenuto così:

Iteration:  0 R^2:  0.9209352881222573
Iteration:  1 R^2:  0.9379233716807497
Iteration:  2 R^2:  0.94604683760217
Iteration:  3 R^2:  0.9316240202095838
Iteration:  4 R^2:  0.8813998843225924
Iteration:  5 R^2:  0.8820262895230507
Iteration:  6 R^2:  0.9068275822699385
Iteration:  7 R^2:  0.9335383124164518
Iteration:  8 R^2:  0.8960336270368543
Iteration:  9 R^2:  0.8879176417296292
Iteration:  10 R^2:  0.9143324457906077
Iteration:  11 R^2:  0.9468819523130443
Iteration:  12 R^2:  0.9058317279184074
Iteration:  13 R^2:  0.9169237743824633
Iteration:  14 R^2:  0.9004312808918618
Iteration:  15 R^2:  0.8914705535825033
Iteration:  16 R^2:  0.9303813779412192
Iteration:  17 R^2:  0.9207720444742649
Iteration:  18 R^2:  0.9508313124156939
Iteration:  19 R^2:  0.9365410846386889
Iteration:  20 R^2:  0.9227862991881809
Iteration:  21 R^2:  0.9052003797596105
Iteration:  22 R^2:  0.8975861474045481
Iteration:  23 R^2:  0.9431936051970786
Iteration:  24 R^2:  0.9147205226323929
Iteration:  25 R^2:  0.9476544304761072
Iteration:  26 R^2:  0.9333016398932669
Iteration:  27 R^2:  0.9076751168791403
Iteration:  28 R^2:  0.8697156778100353
Iteration:  29 R^2:  0.8845935705960335
Iteration:  30 R^2:  0.9159489461919911
Iteration:  31 R^2:  0.9232528133285296
Iteration:  32 R^2:  0.9465969161207943
Iteration:  33 R^2:  0.923873107775384
Iteration:  34 R^2:  0.887118901781171
Iteration:  35 R^2:  0.9077338861211618
Iteration:  36 R^2:  0.9174686253027636
Iteration:  37 R^2:  0.9293399179092457
Iteration:  38 R^2:  0.8978226916069179
Iteration:  39 R^2:  0.927290878522851
Iteration:  40 R^2:  0.9030239602884128
Iteration:  41 R^2:  0.9621423075912642
Iteration:  42 R^2:  0.9311707303177966
Iteration:  43 R^2:  0.8710910233452236
Iteration:  44 R^2:  0.9103469394662375
Iteration:  45 R^2:  0.8919753688513302
Iteration:  46 R^2:  0.948991254496016
Iteration:  47 R^2:  0.9052353780393834
Iteration:  48 R^2:  0.9512288525623317
Iteration:  49 R^2:  0.9208453469280165
Iteration:  50 R^2:  0.893737366120048
Iteration:  51 R^2:  0.928125477787328
Iteration:  52 R^2:  0.8942972434275139
Iteration:  53 R^2:  0.9199962696797981
Iteration:  54 R^2:  0.915636353356246
Iteration:  55 R^2:  0.8985519043156066
Iteration:  56 R^2:  0.9347755921190894
Iteration:  57 R^2:  0.9584552730083282
Iteration:  58 R^2:  0.9032314235396457
Iteration:  59 R^2:  0.9054094988875886
Iteration:  60 R^2:  0.9297272696445005
Iteration:  61 R^2:  0.9115802884108607
Iteration:  62 R^2:  0.9413266801702871
Iteration:  63 R^2:  0.8828780223711544
Iteration:  64 R^2:  0.8824525390982221
Iteration:  65 R^2:  0.9053951498492597
Iteration:  66 R^2:  0.8714355206255209
Iteration:  67 R^2:  0.918076158247141
Iteration:  68 R^2:  0.8364078585625844
Iteration:  69 R^2:  0.9105699936970394
Iteration:  70 R^2:  0.8964063526272564
Iteration:  71 R^2:  0.9167952116250836
Iteration:  72 R^2:  0.8755502709003292
Iteration:  73 R^2:  0.9386759877643626
Iteration:  74 R^2:  0.9111343213701268
Iteration:  75 R^2:  0.9316337347065893
Iteration:  76 R^2:  0.9491318658912862
Iteration:  77 R^2:  0.8793801507135458
Iteration:  78 R^2:  0.88457680290715
Iteration:  79 R^2:  0.9320128938747305
Iteration:  80 R^2:  0.8718850318456811
Iteration:  81 R^2:  0.9435554177361902
Iteration:  82 R^2:  0.9203305196370429
Iteration:  83 R^2:  0.9260245682457562
Iteration:  84 R^2:  0.9049805884830662
Iteration:  85 R^2:  0.9623136916438867
Iteration:  86 R^2:  0.9489381651270304
Iteration:  87 R^2:  0.9185761083088367
Iteration:  88 R^2:  0.9300874485193825
Iteration:  89 R^2:  0.9270368671164058
Iteration:  90 R^2:  0.89171822598241
Iteration:  91 R^2:  0.9442365127017215
Iteration:  92 R^2:  0.9147433442119735
Iteration:  93 R^2:  0.9466461518946063
Iteration:  94 R^2:  0.8985030583949476
Iteration:  95 R^2:  0.9227935867673295
Iteration:  96 R^2:  0.9270658994573892
Iteration:  97 R^2:  0.8861414609105617
Iteration:  98 R^2:  0.9069299245110212
Iteration:  99 R^2:  0.9381808829667341

Seconda versione, stessi tag, con lo stesso partizionamento, ma con pre-miscelazione:

X = X.sample(frac=1.0)

Iteration:  0 R^2:  -0.9147922986362467
Iteration:  1 R^2:  -0.8891349235839455
Iteration:  2 R^2:  -0.7756433696750841
Iteration:  3 R^2:  -0.9294701419803408
Iteration:  4 R^2:  -0.8675029639731144
Iteration:  5 R^2:  -0.9333665101462129
Iteration:  6 R^2:  -0.7215820820380785
Iteration:  7 R^2:  -0.835634878720925
Iteration:  8 R^2:  -0.8982572730634232
Iteration:  9 R^2:  -0.8433406526089088
Iteration:  10 R^2:  -0.8905214289474265
Iteration:  11 R^2:  -0.9523382605378116
Iteration:  12 R^2:  -0.9353234698827787
Iteration:  13 R^2:  -0.9255519745316118
Iteration:  14 R^2:  -0.8961044791463404
Iteration:  15 R^2:  -0.8720720502698673
Iteration:  16 R^2:  -0.7673961693909795
Iteration:  17 R^2:  -0.9178099795704201
Iteration:  18 R^2:  -0.8028458725344336
Iteration:  19 R^2:  -0.9171290688719891
Iteration:  20 R^2:  -0.8315941217013689
Iteration:  21 R^2:  -0.5070548765483025
Iteration:  22 R^2:  -0.8116346823881794
Iteration:  23 R^2:  -0.8640716653285909
Iteration:  24 R^2:  -0.8410638452155568
Iteration:  25 R^2:  -0.8840402609492392
Iteration:  26 R^2:  -0.8499245238176002
Iteration:  27 R^2:  -0.8778289064553249
Iteration:  28 R^2:  -0.9268702558814643
Iteration:  29 R^2:  -0.8925221189558847
Iteration:  30 R^2:  -0.9657842200006661
Iteration:  31 R^2:  -0.77464827311577
Iteration:  32 R^2:  -0.6464089792356508
Iteration:  33 R^2:  -0.7362468345293623
Iteration:  34 R^2:  -0.8359119411978162
Iteration:  35 R^2:  -0.8953980020172865
Iteration:  36 R^2:  -0.9643167791133879
Iteration:  37 R^2:  -0.9200720117785897
Iteration:  38 R^2:  -0.4930038499649341
Iteration:  39 R^2:  -0.8563412086058743
Iteration:  40 R^2:  -0.7534658472329049
Iteration:  41 R^2:  -0.9058712268796619
Iteration:  42 R^2:  -0.8404352444846342
Iteration:  43 R^2:  -0.8956393865296916
Iteration:  44 R^2:  -0.7697676598374891
Iteration:  45 R^2:  -0.827402321523272
Iteration:  46 R^2:  -0.7733648036339182
Iteration:  47 R^2:  -0.9094911321363413
Iteration:  48 R^2:  -0.8112209852571995
Iteration:  49 R^2:  -0.9272815570481083
Iteration:  50 R^2:  -0.9516373600713565
Iteration:  51 R^2:  -0.923161311310859
Iteration:  52 R^2:  -0.9454357553057322
Iteration:  53 R^2:  -0.8874717694423527
Iteration:  54 R^2:  -0.9442569831498039
Iteration:  55 R^2:  -0.8509749828624672
Iteration:  56 R^2:  -0.8880233388858068
Iteration:  57 R^2:  -0.829081492806442
Iteration:  58 R^2:  -0.8104288788378895
Iteration:  59 R^2:  -0.9461212586368714
Iteration:  60 R^2:  -0.9638585005999462
Iteration:  61 R^2:  -0.9331377065042211
Iteration:  62 R^2:  -0.9273729445871957
Iteration:  63 R^2:  -0.9087582575118714
Iteration:  64 R^2:  -0.9413841949907823
Iteration:  65 R^2:  -0.9322001763523151
Iteration:  66 R^2:  -0.7762699813649556
Iteration:  67 R^2:  -0.8157764341998059
Iteration:  68 R^2:  -0.8553516949784419
Iteration:  69 R^2:  -0.8892466719564891
Iteration:  70 R^2:  -0.927962172458
Iteration:  71 R^2:  -0.9155014169139781
Iteration:  72 R^2:  -0.813270189921209
Iteration:  73 R^2:  -0.8906455890506758
Iteration:  74 R^2:  -0.8515052662862699
Iteration:  75 R^2:  -0.7464436838057231
Iteration:  76 R^2:  -0.9265461731236329
Iteration:  77 R^2:  -0.9097917153476209
Iteration:  78 R^2:  -0.9320352532410676
Iteration:  79 R^2:  -0.9136167627146698
Iteration:  80 R^2:  -0.9058376874038158
Iteration:  81 R^2:  -0.9218661728537026
Iteration:  82 R^2:  -0.8761532667040411
Iteration:  83 R^2:  -0.8613901314137971
Iteration:  84 R^2:  -0.9549329316806329
Iteration:  85 R^2:  -0.9369577646891263
Iteration:  86 R^2:  -0.9088532629673239
Iteration:  87 R^2:  -0.913690880309502
Iteration:  88 R^2:  -0.9380433297279352
Iteration:  89 R^2:  -0.9022452839070761
Iteration:  90 R^2:  -0.8628005914827953
Iteration:  91 R^2:  -0.6997900178668703
Iteration:  92 R^2:  -0.9236900047877985
Iteration:  93 R^2:  -0.7743753260702735
Iteration:  94 R^2:  -0.8915162635095815
Iteration:  95 R^2:  -0.9238512868243697
Iteration:  96 R^2:  -0.7885755415193383
Iteration:  97 R^2:  -0.8691156336449682
Iteration:  98 R^2:  -0.8358956414656111
Iteration:  99 R^2:  -0.9681215417714616

In entrambi i casi è stato utilizzato un obiettivo fisso. Posso riprodurre questo esperimento se volete. Non sono bravo a interpretare questi fenomeni, forse c'è una spiegazione.

[Maxim Dmitrievsky]

welimorn:

Ho cercato di estendere l'idea dell'accettabilità dei piccoli campioni per GMM. Addestrare 6 mesi, testare 5 anni. Ho diviso i tag in n parti di dimensione fissa. Per ogni parte ho creato il mio modello GMM, ho generato 1000 campioni da ciascuno, li ho ammassati e ho addestrato il catbusto. Ho selezionato le caratteristiche e ho ottenuto così:

Seconda versione, stessi tag, con lo stesso partizionamento, ma con pre-miscelazione:

In entrambi i casi è stato utilizzato un obiettivo fisso. Posso riprodurre questo esperimento se volete. Non sono forte nell'interpretazione di tali fenomeni, forse c'è una spiegazione.

Questa miscelazione avviene prima del gmm o prima del boost? Dovresti controllare il bilanciamento delle classi per l'allenamento/test. Forse gli zero sono andati in traina e gli uno in prova. Si potrebbe anche provare il clustering separato per segni di acquisto e di vendita.

[Aleksei Stepanenko]

Scusate ragazzi, c'è una domanda.

Qual è il numero di rapporti di ponderazione nelle vostre griglie, e su quanti mestieri vengono formati?

Voglio capire la relazione tra queste quantità e speculare sulla dipendenza del sovrallenamento da questa relazione. Grazie.

[iwelimorn]

Maxim Dmitrievsky:
Questa miscelazione avviene prima del gmm o prima del boost? È necessario controllare l'equilibrio delle classi per l'addestramento/test. Forse gli zero sono andati in traina e gli uno in prova. Si potrebbe anche provare il clustering separato per segni di acquisto e di vendita.

La miscelazione è fatta prima di creare GMM.

Prima di questo lascio cadere le etichette per condizione:

dataset['labels'].loc[dataset['labels'].diff(1) == 0] = np.nan


dataset = dataset.dropna()

questo porta sempre l'equilibrio della classe a 1/1 con leggere variazioni:

count labels 0 before GMM: 57
count labels 1 before GMM: 58

In questo caso 115 etichette sono state mescolate e divise in 4 parti. Dopo di che, 4 GMM sono stati creati sulla base di essi. Da ognuno di essi sono state seminate 1000 etichette che sono state combinate in un unico dataframe. Nella fase successiva sarà diviso in test e triplo binario.

L'equilibrio delle classi di campioni era un po' diverso dall'ideale. Ma i campioni del treno e del test avevano circa lo stesso rapporto

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2006/1994
count labels train before CatBoost lab0/lab1  972/1028
count labels test before CatBoost lab0/lab1  1034/966
Iteration:  0 R^2:  -0.09193595558595069

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 1956/2044
count labels train before CatBoost lab0/lab1  968/1032
count labels test before CatBoost lab0/lab1  988/1012
Iteration:  1 R^2:  0.2187933983460144

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 1937/2063
count labels train before CatBoost lab0/lab1  968/1032
count labels test before CatBoost lab0/lab1  969/1031
Iteration:  2 R^2:  0.07935341972355503

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2004/1996
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1006/994
count labels test before CatBoost lab0/lab1  998/1002
Iteration:  3 R^2:  0.5243959241368454

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2002/1998
count labels train before CatBoost lab0/lab1  999/1001
count labels test before CatBoost lab0/lab1  1003/997
Iteration:  4 R^2:  -0.11495440249539668

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2034/1966
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1016/984
count labels test before CatBoost lab0/lab1  1018/982
Iteration:  5 R^2:  -0.2007764868672567

...

Di seguito sono riportati i risultati della simulazione con lo stesso campione di 115 tag diviso in 4 parti, ma senza miscelazione. Il bilanciamento delle classi è ovviamente un po' migliore, ma non credo che influenzi i risultati in modo significativo.

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2012/1988
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1008/992
count labels test before CatBoost lab0/lab1  1004/996
Iteration:  0 R^2:  0.6604621522811843

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 1978/2022
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1003/997
count labels test before CatBoost lab0/lab1  975/1025
Iteration:  1 R^2:  0.9280130097632814

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2024/1976
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1031/969
count labels test before CatBoost lab0/lab1  993/1007
Iteration:  2 R^2:  0.8262169779783981

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 1980/2020
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1010/990
count labels test before CatBoost lab0/lab1  970/1030
Iteration:  3 R^2:  0.9348696093090818

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2030/1970
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1016/984
count labels test before CatBoost lab0/lab1  1014/986
Iteration:  4 R^2:  0.5284975351783288

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2042/1958
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1024/976
count labels test before CatBoost lab0/lab1  1018/982
Iteration:  5 R^2:  0.9246045699747673

...

Questo può sembrare sciocco, ma penso che ci sia una sorta di correlazione temporale nella serie che i modelli GMM trovano in diverse parti della serie. Scompare se si rompe l'ordinamento mischiando la fila.

Non ho pensato al clustering separato, lo proverò stasera.

[Aleksey Vyazmikin]

Medicina e Ministero della Difesa.

[Maxim Dmitrievsky]

welimorn:

L'agitazione viene fatta prima di creare il GMM.

Prima di questo, far cadere le etichette per condizione:

questo porta sempre l'equilibrio della classe a 1/1 con leggere variazioni:

In questo caso, 115 tag sono stati mischiati e divisi in 4 parti. Dopo di che, 4 GMM sono stati creati sulla base di essi. Da ognuno di essi sono state seminate 1000 etichette che sono state combinate in un unico dataframe. Nella fase successiva sarà diviso in test e triplo binario.

L'equilibrio delle classi di campioni era un po' diverso dall'ideale. Ma i campioni del treno e del test avevano circa lo stesso rapporto

Di seguito sono riportati i risultati della simulazione con lo stesso campione di 115 tag diviso in 4 parti, ma senza miscelazione. Il bilanciamento delle classi è ovviamente un po' migliore, ma non credo che influenzi i risultati in modo significativo.

Questo può sembrare sciocco, ma penso che ci sia una sorta di correlazione temporale nella serie che i modelli GMM trovano in diverse parti della serie. Scompare se si rompe l'ordinamento mischiando la fila.

Non ho pensato al clustering separato, lo proverò stasera.

Dovrò disegnarlo, non è molto chiaro... Beh, è un fatto che le distribuzioni sono diverse in entrambi i casi. Inoltre hai già rimosso la serializzazione. Molto probabilmente le distribuzioni risultano molto poco informative, e i nuovi punti dopo il campionamento cominciano a trovarsi in un posto poco chiaro. Cioè le informazioni della serie si perdono, sì, perché le citazioni non sono indipendenti.

O fare su qualche semplice esempio (non citazioni) e confrontare poi.

[Александр Алексеевич]

Maxim Dmitrievsky:

Dovrò disegnare, non è molto chiaro... Beh, è un fatto che le distribuzioni sono diverse in entrambi i casi. Inoltre avete già rimosso la serie. Molto probabilmente, le distribuzioni risultano molto poco informative, e i nuovi punti dopo il campionamento cominciano a trovarsi in un posto poco chiaro. Cioè le informazioni della serie si perdono, sì, perché le citazioni non sono indipendenti.

O fare su qualche semplice esempio (non citazioni) e confrontare poi.

Maxim, ciao. è da molto tempo che non vengo qui... Ho provato a gestirlo e ho un sacco di domande))) Immagino che MARKUP sia uno spread? Il markup è un semplice confronto del valore attuale con l'attuale + un numero casuale, a seconda del segno > o < si mette un markup 1 o 0. giusto? Per un test, hai impostato markup=0.0? (se il vassoio MARKUP=0.00001 credo)) giusto?

[Maxim Dmitrievsky]

Alexander Alekseyevich:

Maxim, ciao, è passato molto tempo da quando sono venuto qui... Sto cercando di capirlo e ho un sacco di domande))) Immagino che MARKUP sia uno spread? Il markup è un semplice confronto del valore attuale con l'attuale + un numero casuale, a seconda del segno > o < si mette un markup 1 o 0. giusto? Per un test, hai messo markup=0.0? (per vassoio, penso MARKUP=0.00001)) giusto?

Ciao. Sì, proprio così. Lo stesso markup è usato nel tester. Riguardo agli articoli, probabilmente è meglio chiedere negli articoli. Da avere in un unico posto.

Analizzo il feedback e vedo cosa può essere migliorato