L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2643

 
mytarmailS #:

Mi chiedo quante righe ci vogliano in python.....

in µl, probabilmente migliaia))))

Sì, circa la stessa quantità, un po' di più
Probabilmente è una questione di overfit, mostrerà curve diverse sui nuovi dati
 
Maxim Dmitrievsky #:
È circa lo stesso, un po' di più.
Probabilmente è una questione di overfit, i nuovi dati mostreranno curve diverse.
Il terzo pezzo del quadro è costituito dai nuovi dati.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Interessante, cercherò di rifletterci più tardi, oggi è un maledetto giorno di festa, è difficile pensare.
Oppure addestrare il modello1 in modo che produca una funzione utile per il modello2.

Non c'è limite alla mia immaginazione.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Vi ricordate di quando, molto tempo fa, stavamo prevedendo con successo i cluster. Vi ricordate come facevamo il targeting?
 
mytarmailS #:
Vi ricordate di quando, molto tempo fa, siamo riusciti a prevedere i cluster con successo. Vi ricordate come abbiamo fatto per raggiungere l'obiettivo?
Prevedevo il numero di cluster attraverso un albero o una foresta multiclasse. Inoltre, segnavo gli obiettivi con il clustering.
 

Beh, sì, sono interessato a segnare i target, ma non a prevedere il cluster sulla candela successiva, ma diciamo che abbiamo l'ora corrente (5m tf) e prevediamo quale sarà il cluster dell'ora successiva, l'hai fatto, te lo ricordi?

 
mytarmailS #:

Beh, sì, sono interessato a segnare i target, ma non a prevedere il cluster sulla candela successiva, ma diciamo che abbiamo l'ora corrente (5m tf) e prevediamo quale sarà il cluster per l'ora successiva, lo hai fatto? Ti ricordi?

Credo di averlo fatto sulla candela successiva, ma se si ottengono cluster di molte candele di seguito, è possibile farlo per il futuro remoto.

Il codice sorgente è andato perso quando mi sono trasferito su un nuovo computer, quello vecchio aveva un problema e non l'ho salvato nel cloud.

Ricordo che se si marca attraverso la clusterizzazione degli incrementi, i risultati sono molto stabili sui nuovi dati, ma i marchi stessi sono pessimi.

Ah, avevo qualcosa in Google Colab, posso recuperarlo se ne hai bisogno.
 
Maxim Dmitrievsky #

Oh, mi è rimasto un po' di materiale dal laboratorio di Google, posso recuperarlo se ne hai bisogno.
No, sono a posto. Lo scriverò io stesso.
 
Aleksey Nikolayev #:

Se si vuole aggiungere il tempo continuo, si tratta già di una generalizzazione delle catene di Markov -- modelli (processi) semi-Markov.

Non sono pronto a promettere aiuto, ma posso partecipare alla discussione aperta dell'argomento per quanto possibile.

In che senso "tempo continuo" - il punto è che abbiamo eventi (scala temporale) sotto forma di un segnale di entrata nel mercato, e ci sono "modelli" che erano presenti o meno al momento della comparsa del segnale. Pertanto, ci saranno momenti in cui c'è un punto sulla linea temporale, ma non c'è alcun pattern. Ritengo che anche gli intervalli di tempo in cui si verifica il pattern (assenza di n periodi discreti) siano importanti per tenere conto della sua influenza.

Esiste anche una cosa del genere, perché il numero di pattern può essere maggiore sull'intero intervallo di storia di quanto non fosse al momento del segnale, quindi forse bisognerebbe tenerne conto, cioè quante percentuali di pattern accompagnano il segnale, perché se è una piccola percentuale, allora la connessione con il segnale è casuale, oppure il segnale è troppo filtrato dalla condizione di base. Tuttavia, c'è un problema di discrezione: un pattern può esistere continuamente per n barre di seguito. Penso che ci debba essere una discretizzazione, magari per lo stesso ZZ, poi se il segnale e il pattern sono gli stessi, allora la statistica aggiuntiva non ha senso, e in caso contrario può essere utile.

Grazie per la disponibilità ad aiutare, anche se in misura limitata! Non ho ancora iniziato il codice - voglio finire un altro progetto, ma è utile pensare a questo argomento per esperimenti futuri.

 

Pubblichiamo qualche ricerca, qualche idea.