L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3011
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Beh, nella narrativa è esattamente la stessa cosa. Si inventano un sacco di cose, non hanno il tempo di scriverle :) e poi il comitato editoriale, nella persona di Aleksey Nikolayev, taglia tutto.
Un buon editor è utile.
La cosa principale è che non dovrebbe vietare di pubblicare ciò che già funziona, ma non capisce come.
Per prima cosa bisogna rendersi conto che il modello è pieno di rifiuti all'interno...
Se si scompone un modello di legno addestrato nelle regole interne e nelle statistiche relative a tali regole.
come:
e analizzare la dipendenza dell' errore di una regola dalla frequenza della sua presenza nel campione
otteniamo
Allora siamo interessati a questa regione
dove le regole funzionano molto bene, ma sono così rare che ha senso dubitare dell'autenticità delle statistiche su di esse, perché 10-30 osservazioni non sono statistiche.
Finalmente quello che dico da anni ha iniziato a raggiungere le masse! :)
Qualcuno ha provato ad aggiungere volumi all'allenamento? I risultati sono gli stessi? O vi hanno dato dei miglioramenti?
Ho notato che i modelli come i volumi sotto il grafico passano attraverso gli indicatori.
Non ho approfondito questo aspetto, sono solo osservazioni.
Lei ha completamente frainteso il mio post: non esiste la "speranza", o c'è una stima numerica dell'idoneità di un tratto o non c'è. E c'è una valutazione numerica dell'idoneità del tratto nel futuro.
Interessante, proprio a proposito del futuro, ci svelerà i segreti?
Treno 5k
validid 60k
formazione del modello - 1-3 secondi
estrazione delle regole - 5-10 secondi
verifica della validità di ogni regola (20-30k regole) 60k 1-2 minuti
Ovviamente tutto ciò è approssimativo e dipende dal numero di attributi e di dati.
Che tipo di modello è questo?
L'algoritmo di stima delle regole funziona su un singolo core?
Che tipo di modello è?
L'algoritmo di stima delle regole funziona su un singolo core?
Forrest
su uno
Finalmente è successo, quello che dico da anni sta iniziando a raggiungere le masse! :)
Non credo che qualcuno capisca ancora quello che dici).
Ha tutto chiaro e semplice, come il rasoio di Occam.
Il test è stato effettuato con i volumi reali del CME per EURUSD: volume cumulativo, delta, divergenza e convergenza per 100 barre. In totale 400 colonne + altre 5 di qualche tipo.
Senza modificare le impostazioni del modello, ho eliminato 405 colonne con i dati CME (sono rimasti i delta dei prezzi e gli zigzag) per un totale di 115 colonne e ho ottenuto risultati leggermente migliori. In altre parole, si scopre che i volumi sono talvolta selezionati negli split, ma si rivelano essere rumore in OOS. E la formazione rallenta di 3,5 volte.
Per il confronto, ho lasciato i grafici con i volumi sopra e senza volumi sotto.
Speravo che i volumi con l'ECM avrebbero apportato ulteriori informazioni/regolarità che avrebbero migliorato l'apprendimento. Ma come si può vedere, i modelli senza volumi sono leggermente migliori, anche se i grafici sono molto simili.
Questo è stato il mio secondo approccio all'ECM (l'ho provato 3 anni fa) e ancora una volta non ha avuto successo.
Risulta che tutto viene preso in considerazione nel prezzo.
Qualcun altro ha provato ad aggiungere i volumi alla formazione? I risultati sono gli stessi? O hanno dato dei miglioramenti?
Ho fatto altri 3 test senza volumi e li ho confrontati con quelli fatti con i volumi. Ho già cambiato gli iperparametri del modello.
Totale di 4 test: in 3 senza volumi OOS è migliore e in 1 peggiore. Vale a dire che a volte i volumi aggiungono qualcosa. In generale, tutto è a livello di errore. Si può ottenere di più con la forza bruta degli iperparametri che con l'aggiunta di volumi. Non danno né miglioramenti né peggioramenti significativi.
Mi aspettavo di più dai volumi.
Mi chiedo, a proposito del futuro in particolare, puoi dirmi i segreti?
Ho scritto alcune volte.
fortezza
su uno
Che percentuale stai campionando?
Mi sembra che l'utilità di Forrest sia molto limitata se la divisione utilizza metà dei predittori.