L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2262
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basta scuotere la mucca matrix. sarà casuale ....
è necessario conoscere l'obiettivo - a cosa serve la scossa, quale dovrebbe essere il taglio finale.
l'obiettivo è il profitto :D
Vedete, tutti qui si offrono di vendere qualche tick scalper sul mercato, ma il mio interesse è puramente sportivol'obiettivo è il profitto :D
Per quanto riguarda l'approccio alla generazione stessa, una critica da parte mia )
Quando crei dei dati e passi attraverso i modelli cercando un modello che funzioni sui "nuovi dati", capisci che si tratta di un fitting? Capite che è un montaggio?
Poiché questi "nuovi dati" sono coinvolti nella scelta del modello, non sono"nuovi dati"... Non è molto evidente, ma lo è!
Abbiamo bisogno di aggiungere un terzo campione, che non è coinvolto in alcun modo, l'avete fatto?
Per quanto riguarda la covarianza, posso scuotere su di essa, ma non sono un esperto di GMM.
qui ho una matrice falsa
Ho creato un modello GMM
Ecco l'output del modello.
Model$parameters $pro [1] 0.2 0.2 0.4 0.2 $mean [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 7.00000e-01 -0.7 -0.15 1.000000e+00 [2,] -2.00000e-01 -0.8 0.30 -6.000000e-01 [3,] -7.41241e-145 -1.4 1.00 -5.000000e-01 [4,] -1.70000e+00 1.5 0.30 -8.061356e-177 [5,] -2.60000e+00 -1.1 0.20 -3.000000e-01 [6,] 1.30000e+00 -0.1 -0.45 1.200000e+00 [7,] -4.00000e-01 -0.6 1.10 2.300000e+00 [8,] 9.00000e-01 -0.4 1.00 -1.900000e+00 [9,] 4.00000e-01 1.0 -0.50 3.000000e-01 [10,] -1.60000e+00 0.2 0.65 1.400000e+00 $variance $variance$modelName [1] "EEI" $variance$d [1] 10 $variance$G [1] 4 $variance$sigma , , 1 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [1,] 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [2,] 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [3,] 0.000 0.000 0.484 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [4,] 0.000 0.000 0.000 1.764 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [5,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.144 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [6,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 [7,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000 [8,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036 0.000 0.000 [9,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.196 0.000 [10,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.025 , , 2 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [1,] 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [2,] 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [3,] 0.000 0.000 0.484 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [4,] 0.000 0.000 0.000 1.764 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [5,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.144 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [6,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 [7,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000 [8,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036 0.000 0.000 [9,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.196 0.000 [10,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.025 , , 3 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [1,] 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [2,] 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [3,] 0.000 0.000 0.484 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [4,] 0.000 0.000 0.000 1.764 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [5,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.144 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [6,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 [7,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000 [8,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036 0.000 0.000 [9,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.196 0.000 [10,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.025 , , 4 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [1,] 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [2,] 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [3,] 0.000 0.000 0.484 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [4,] 0.000 0.000 0.000 1.764 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [5,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.144 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [6,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 [7,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000 [8,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036 0.000 0.000 [9,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.196 0.000 [10,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.025 $variance$Sigma [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [1,] 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [2,] 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [3,] 0.000 0.000 0.484 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [4,] 0.000 0.000 0.000 1.764 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [5,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.144 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 [6,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 [7,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.016 0.000 0.000 0.000 [8,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.036 0.000 0.000 [9,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.196 0.000 [10,] 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.025 $variance$scale [1] 0.05824961 $variance$shape [1] 0.1545075 0.2746800 8.3090689 30.2834661 2.4721197 0.1545075 0.2746800 [8] 0.6180299 3.3648296 0.4291874 $Vinv NULLCos'è una matrice di covarianza?
Per quanto riguarda l'approccio alla generazione stessa, una critica da parte mia )
Quando crei dei dati e passi attraverso i modelli alla ricerca di un modello che funzioni sui "nuovi dati", ti rendi conto che è un fitting? Capite che è un montaggio?
Poiché questi "nuovi dati" sono coinvolti nella scelta del modello, non sono"nuovi dati"... Non è molto evidente, ma lo è!
Abbiamo bisogno di aggiungere un terzo campione, che non è coinvolto in alcun modo, l'avete fatto?
Per quanto riguarda la covarianza, posso scuotere su di essa, ma non sono un esperto di GMM.
qui ho una matrice falsa
Ho creato un modello GMM
Ecco l'output del modello.
questa è la matrice di covarianza?
Ho controllato il 3, sì.
meglio scuotere i centroidi dei cluster. Cioè media (media), ogni valore. In un piccolo intervallo, dove ogni valore è il centro della distribuzione normale. Dopo ogni agitazione, aggiungere i campioni.
Questo è un cattivo approccio, non preoccupatevi. È meglio scuotere gli incrementi medi di prezzo, è più chiaro ma più lungo.
È meglio agitare gli incrementi di prezzo medio, è più chiaro, ma più lungo
Qual è la differenza fondamentale?
Qual è la differenza fondamentale?
Niente, era una supposizione che si può ancora scuotere con il minimo sforzo. Ma non funzionerà.
Scusa, ho letto male. La differenza è che gmm troverà altri cluster su incrementi modificati. E scuotendo i centroidi, non state essenzialmente facendo nulla.
cioè l'obiettivo è quello di generare una serie con una media e o varianza diversa, simile all'originale.
ma si prende una piccola parte della serie originale e si genera il resto.
Niente, era un suggerimento che si può ancora scuotere con il minimo sforzo. Ma non è così che funziona.
Scusa, ho letto male. La differenza è che gmm troverà altri cluster su incrementi modificati. E scuotendo i centroidi, non state essenzialmente facendo nulla.
cioè l'obiettivo è quello di generare una serie con una media e o varianza diversa, simile all'originale.
ma si prende un piccolo pezzo della serie originale e si genera il resto.
Non sarebbe più facile creare un generatore di pseudo-prezzi che possa generare quello che vuoi...
che supererà i controlli di tracciamento, test e validità.
Non sarebbe più facile creare uno pseudo generatore di prezzi che può generare qualsiasi cosa, e regolare i suoi parametri in modo che generi una serie
che supererà i test di addestramento, di prova e di convalida.
Non abbiamo bisogno di nulla, abbiamo solo bisogno di ereditare le peculiarità della serie, su cui faremo trading.
Non abbiamo bisogno di nulla, abbiamo bisogno di ereditare le peculiarità della serie su cui commerciamo.
Guarda, se ha passato tutti i nostri criteri, significa che ha ereditato tutto, tutto quello che pensavamo e anche tutto quello che non pensavamo e non avremmo mai incluso nel modello...
Guarda, se passa tutti i nostri criteri, allora ha ereditato tutto quello che potevamo immaginare e anche cose che non abbiamo mai saputo e che non avremmo mai incluso nel modello...
venire con un tale generatore )
arrivare con un tale oscillatore )
Non sono un genio ))
Tutto è già stato inventato ... Stessa GMM, possiamo prendere le medie e cambiarle a nostro piacimento fino al risultato, o cambiare la serie stessa, o sintetizzare lo spettro e usarlo per ricostruire il segnale, o ... o...