L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3026

 
Aleksey Vyazmikin #:

È efficace!

Codificate i predittori in numeri del campione master?

qualsiasi nome

 
Maxim Dmitrievsky #:

qualsiasi nome

Se i nomi delle colonne della tabella del campione generale sono presi dall'albero, va bene.

Si può pensare alla velocità in un secondo momento, se funzionerà almeno in modo efficiente.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Se i nomi delle colonne della tabella campione generale sono presi dall'albero, va bene.

Si può pensare alla velocità in seguito, se funziona almeno in modo efficiente.

Beh, avete raccolto foglie per 500.000 anni. Avete trovato qualcosa di normale? Almeno 10).
 
Maxim Dmitrievsky #:
Sono 500.000 anni che raccogliete foglie. Ne hai trovata qualcuna buona? Almeno 10).

Ho pubblicato i risultati. Sì, ci sono varianti normali. Ma non lo faccio da tre anni.

Un'altra cosa: il mio esperimento di selezione delle foglie si limita al solo campionamento.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ho pubblicato il risultato. Sì, ci sono alcune buone opzioni. Ma non lo faccio da tre anni.

Inoltre, il mio esperimento di selezione delle foglie si limita al solo campionamento.

Cosa vuol dire che non lo faccio da tre anni? Cosa fai?
Beh, vediamo, sta generando velocemente.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Cosa vuol dire che non lo faccio da 3 anni? Cosa fai?
.
Beh, vediamo, sta generando velocemente.

A livello globale - tabelle quantistiche ed è stato impegnato in. Sono stati effettuati molti test ed esperimenti, anche su campioni diversi.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Mi sono occupato di tavole quantistiche a livello globale. Sono stati effettuati molti test ed esperimenti, anche su campioni diversi.

e in quale forma si inseriscono le regole nel catbust? o non vi partecipano affatto?

 
Maxim Dmitrievsky #:

Che tipo di regole mettete nei catbuster? O non partecipa affatto?

In forma binaria. La colonna è il numero della regola e il valore è "1" - la regola ha funzionato e "0" - la regola non ha funzionato. E l'obiettivo è proprio come il campione principale.

Questo è un modo per aggregare tutto. Ma CatBoost non fa un buon lavoro in questo caso, mi sembra: dati molto rarefatti.

 
Aleksey Vyazmikin #:

In forma binaria. La colonna è il numero della regola e il valore è "1" - la regola ha funzionato e "0" - la regola non ha funzionato. L'obiettivo è lo stesso del campione principale.

Questo è un modo per aggregare tutto. Tuttavia, CatBoost non fa un buon lavoro in questo caso, a mio avviso - dati molto rarefatti.

Inoltre, le regole sono di acquisto/vendita a senso unico. Gli stop vengono adattati a queste regole? Se non li si inserisce nel bousting.

Penso che basti generare subito un bot di controllo e verificare le regole necessarie attraverso il tester/ottimizzatore.
 
Maxim Dmitrievsky #:

e le regole sono di acquisto/vendita a senso unico. Gli stop corrispondono semplicemente ad essi? Se non li inserisci nel bousting

Nel vecchio approccio, di cui stavo dimostrando i risultati, c'erano 3 etichette di classe: "1" - comprare, "-1" - vendere e "0" - non fare trading.

Ora utilizzo due etichette "1" - commercio e "0" - non commercio. Il nome della colonna è "Target_100". La direzione è definita da una colonna separata "Target_P" e per il risultato finanziario dell'acquisto e della vendita le colonne corrispondenti "Target_100_Buy" e "Target_100_Sell". Nell'esempio è presente anche una colonna ausiliaria con la data "Time".

In generale, la coda del campione contiene tutte queste colonne e si presenta come segue