L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3069
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Maxim, puoi creare un bot sul mio campione utilizzando il tuo sistema? Sarebbe più interessante per me di una semplice scatola nera.
Devi avere un milione di segnali lì dentro. Il mio approccio è impostato per essere completamente automatico. Basta che mi diciate quali sono i segni buoni secondo voi, alcuni pezzi o lo stesso con parametri diversi, e io posso eseguirli. E sarà lui stesso a scegliere gli obiettivi. Perché dal vostro set di dati rimarranno solo i segni in ogni caso, il resto cambierà tutto.
Non sono un milione, sono 6.000 tratti. Quanti ne avete in media? In generale, CB può spostarli facilmente. Il fatto che gli obiettivi possano cambiare - lasciamolo fare. Non ho un grande campione - 4k righe per il treno + i dump di test per la convalida (mi sembra di capire che avete un numero fisso di alberi per ogni modello).
No, non sono un milione, ma 6.000 cartelli. Quanti ne avete in media? In genere, il CB può spostarli facilmente. Il fatto che gli obiettivi possano cambiare - lasciamoli fare. Il campione in sé non è grande: 4k righe per l'addestramento + i dump di test per la convalida (mi sembra di capire che avete un numero fisso di alberi per ogni modello).
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Bisogna rendersi conto che si tratta di una cosa particolare, con i suoi trucchi. Non si tratta di un normale apprendimento.
10-20 funzioni sono sufficienti. Qualsiasi di esse da scegliere, in modo che le formule possano essere semplicemente caricate in una libreria già pronta. Per non cambiare nulla. Dopo aver letto il file con i prezzi, genero gli attributi necessari, non leggo quelli già pronti. Non ho nemmeno bisogno di un gran numero di attributi sparsi. Più sono le caratteristiche, più è difficile trovare relazioni stabili.
Non è più facile leggere da un array e lavorare con i dati calcolati piuttosto che scrivere delle formule?
Non credo che si possa cambiare il codice. Non insisto sull'esperimento.
Ancora in fase di apprendimento
R2: 0.9806482223765112
Imparare il modello 2204 di 3000
Non è più facile leggere da un array e lavorare con i dati calcolati piuttosto che scrivere delle formule?
Penso che non sarà possibile non modificare affatto il codice. Non insisto sull'esperimento.
Non hai capito la cosa principale che volevo dirti, prova a far girare il tuo piplan su SB (random walk), per cominciare, e forse (di sicuro) avrai risultati vicini, cosa può dirti?
8% - gli errori sono ridicoli, su chip e target adeguatamente preparati non può accadere in linea di principio, stai prevedendo il passato mescolato con il futuro e la tua previsione cerca effettivamente questo passato.
SR - Sharpe ratio normalizzato dalla radice del numero di osservazioni, è una misura standard della performance della strategia. L'SR è una funzione dell'akurasi e ancora di più della correlazione del rendimento previsto con quello realizzato, l'akurasi 60%+ dà un SR a due cifre, questo è un'equità esponenziale liscia (quando reinvestita).
Le formule devono essere trasferite al terminale. Vi invierò un bot già pronto. Tutto ciò di cui avete bisogno sono le caratteristiche. I nomi degli indicatori, se non è possibile nelle formule.
Potete darmi i modelli binari separatamente. Mi sembra di capire che alla fine ce ne sono due? Questo approccio vi permetterà di lavorare con qualsiasi dato.
Puoi darmi i modelli binari separatamente. Suppongo che alla fine ce ne siano due? Questo approccio consente di lavorare con qualsiasi dato.
Non voglio contrattare. Mi avete chiesto di allenarmi - datemi i segnali, io mi allenerò e farò i test. Se il risultato è buono, vi darò il codice sorgente.
Se ci sono segni normali, non possono essere molti. Non ho bisogno di dataset con 6k segni, non ho tempo per questo.
Altrimenti farò altre cose.
Vedo che le passioni si sono un po' scaldate nelle ultime pagine. Chiedo a tutti di scrivere nel merito, senza cercare di indebolire l'avversario.
Capisco che ognuno pensi di avere ragione, ma cercate di rispettare anche l'opinione degli altri.
Suggerisco di abbandonare le discussioni e le divisioni per pacchetti (Python/R): nessuno dimostrerà niente a nessuno.