L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2772
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C'è stato qualche scambio o è stato tutto a livello di test nella r-ka?
Solo R.
Sono ben lontano dall'essere un professionista del MO, quindi vorrei sapere come risolvere un problema.
Come sapete, per convertire la temperatura da Fahrenheit a Celsius si usa la formula standard: C = (F-32)*5/9
IlGradient Bousting mostra risultati eccellenti all'interno del campione, ma al di fuori di esso l'errore aumenta immediatamente.
Perché? perché la formula è molto semplice. cosa possiamo dire di una relazione complessa sul mercato delle valute)?
come far sì che questo algoritmo mostri buoni risultati in OOS?
Perché? perché la formula è molto semplice. cosa possiamo dire della complessa relazione sul mercato delle valute)?
come fare in modo che questo algoritmo mostri buoni risultati in OOS?
La soluzione migliore non sarebbe quella di ottimizzare il numero di neuroni, gli strati e i tipi di funzioni (alcune nel primo, altre nell'ultimo) di attivazione nello strategy tester? E usare la retropropagazione dell'errore come modifica dei pesi?
Ho deciso di testare l'idea. Rete a singolo strato (non so come espandere il numero di strati), funzione tangente (non so come cambiarla) ai neuroni, nessuna funzione in uscita (non so come metterla). Propagazione all'indietro dell'errore. periodo di addestramento: anno - 2021/08/01-2022/08/01
L'ottimizzazione consisteva nel selezionare i seguenti parametri:
- numero di dati di input (il ciclo ha inviato all'input il numero richiesto di differenze di prezzo di chiusura N0-N1, si possono fare altre cose, ma le lancette non sono arrivate) - da 1 a 999 (la variabile array non permetteva di fare di più), passo 1.
- numero di neuroni - da 1 a 99 999 (non ridete), passo 1.
- numero di set (Bar++[numero di dati di input]) - 9 999, passo 1. Poiché l'addestramento è stato eseguito su un grafico orario, ci sono 6500 barre in un anno. Il risultato arriva quasi a un anno e mezzo , credo che vada bene.
- fattore di apprendimento sull'uscita: da 0 a 1 in passi di 0,00001.
- fattore di apprendimento sull'ingresso: da 0 a 1 in passi di 0,00001.00001
- numero di epoche - da 1 a 1000, passo 1.
Allora, vi dico subito del numero di epoche - non sono riuscito a cambiare nulla, né 1 epoca né 1000, non ho notato grandi differenze, probabilmente ci sono degli errori.
MA! Osservazioni interessanti:
- maggiore è il numero di neuroni, maggiore è il numero di scambi (quasi tutte le candele, se sono previste in direzioni diverse)
- il tasso di apprendimento sull'input nei primi 10 risultati migliori è più spesso vicino a 0,7
- il tasso di apprendimento sull'output nei primi 10 risultati migliori è più spesso vicino a 0,07
- i risultati migliori mostrano la formula: il numero di dati di input < il numero di neuroni < il numero di set. Il risultato migliore (per quanto ho avuto la pazienza di aspettare) è stato qualcosa del genere: circa 200 dati di input, circa 300 neuroni e circa 400 set. Perché il risultato migliore? Perché nel backtest - crescita regolare ondulata, nei 2 mesi precedenti - crescita regolare ondulata e.... sul periodo precedente il backtest di circa 2 mesi - crescita regolare ondulata .
Per motivi di interesse 99 999 neuroni - 50/50, ma, naturalmente, il profitto più alto - o il drawdown più alto . Allo stesso tempo, il numero di ingressi non è superiore a 100, il numero di set non è superiore a 100. È un tempo lungo da aspettare. Ma non è dato sapere quali sarebbero i risultati con 1000 ingressi e 1000 insiemi, o 10.000.
Perché? perché la formula è molto semplice. cosa possiamo dire della complessa relazione sul mercato delle valute)?
come far sì che questo algoritmo mostri buoni risultati in OOS?
Solo R
Non è forse la via d'uscita migliore.....
È una cosa triste da dire. Non so cosa fare.
Le opzioni di base, dove cercare...È una cosa triste da dire. Non so cosa fare.
Queste sono le opzioni principali, dove cercare...Sarcasmo?
No, per niente. È solo che non so cos'altro fare. Cercare di usare le reti neurali del mercato... Non credo che ci siano prospettive nemmeno lì.