L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3071
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Quindi è possibile dividere 1 caratteristica in 16 quanti, numerarli e contrassegnarli come categorici. L'albero controllerà in modo analogo ogni categoria/quantità (==0 o ==1 o ==2 ....). È anche possibile inserire i quanti non interessanti in una categoria.
Il risultato sarà 1 su 1. O quasi, visto che il quantum non interessante potrebbe risultare che l'albero lo sceglierà come il migliore durante la divisione.
Il lato positivo è che con un solo chip i calcoli sono più veloci. Le dimensioni dei file e il consumo di memoria saranno notevolmente ridotti.
Questo è quasi il punto di partenza. Ma no, non funzionerà così, perché il metodo di costruzione del modello ha la sua idea di bello e considererà la spazzatura come tale - ci siamo già passati - lo sappiamo.....
classicamente, un insieme di segnali a prezzi di chiusura
15 anni di OOS
15 anni OOS
L'approccio si è rivelato curioso, ma comunque sensibile ai tratti. Non funziona così con le persone che ritornano.
Puoi condividere i parametri di catboost? Tutti quelli che hai cambiato.
Puoi condividere i parametri di catboost? Tutti quelli che hai modificato.
1 profondità,
Ceppi?)
E le fiches? Hanno detto che non ci sono ritorni.
Selezione dei modelli migliori in treno o in oos?
Ceppi, eh?)
E le fiches? Hanno detto di non essere tornati.
Selezione dei modelli migliori in treno o in oos?
Sì, eliminando i modelli
Se parliamo della selezione finale, allora in base all'R2 complessivo e che l'oos non differisca dal traintest. È una questione di gusti e di colori.
Ho classificato i segni finora, perché ho scelto per molto tempo. Posso dare un suggerimento: è meglio non usare segni bidirezionali, che separano chiaramente acquisto e vendita (come i rendimenti), perché portano a un grande bias. Quando la tendenza globale cambia, ad esempio, è necessario utilizzare segni con una media stazionaria. È preferibile utilizzare segnali con una media stazionaria.E ilfatto chesul SB con qualsiasi distribuzione non dovrebbe trovare alcun pattern, su righe più lunghe di 200k akurasi +-0,1%circa 50%, la correlazione del futuro retourn con la previsione meno di +-0,01
Ma se si prevedono tutti i tipi di indicatorismussati e astutamente spalmati a destra e a sinistra (ZZ e così via), allora la previsione sul SB sarà fuori scala in termini di inadeguatezza, come se si potesse prevedere il SB con una precisione del 60 o addirittura del 95% a seconda delleimpostazionidel classificatore. Si tratta di un'assurdità, poiché sulle serie di prezzi la situazione non è molto diversa.
Anche se si preparano correttamente segnali e target, che danno unonesto 1-2% di alpha e che di solito vengono guardati con sospetto, ci sono molti momenti più sottili (a partire da banali autocorrezioni persistenti di trade all'interno dello spread ,passando ai minuti, a stupidi trend di divisione, ecc. di natura casuale) .Rendendo anche questo 1-2% non negoziabile. Ma cosa fare, questa è la realtà, dobbiamo pensare nella direzione dei dati e non dei pacchetti in R.
Da anni a volte vengo qui e vedo discussioni su previsioni con "8% di errore" e SB su backtestequity ,"è una vergogna". È ovvio che tali ricercatori non hanno prospettive, se non hanno prestato subito attenzione a questo problema e poi, senza essere sollecitati, non hanno capito come affrontarlo da soli.
Sevolete predire ZZ, o qualsiasi altro ritorno o qualsiasi altra cosa, siete i benvenuti, ma usate SOLO il lato destro della serie per il calcolo degli obiettivi, così come usate SOLO il lato sinistro per i segni. Questa è la legge, altrimenti si ottiene solo l'autoinganno. Altrimenti, il futuro si mescola con il passato e il passato viene predetto solo sulla base del passato, motivo per cui i numeri sono così graali.
PS. Non sono egiziana e non vado da nessuna parte. Inoltre, do più valore alle relazioni che ai soldi.
Sanych, sei come un bambino. Tutti i miei bot sono gratuiti e sono descritti negli articoli. Completamente, dall'inizio alla fine, tutte le fonti. A qualcuno non piace la gratuità e ha voluto pagare. A volte non funzionano. Alcuni algoritmi sì. Perché urli adesso? Questa volta, qualche pagina fa, ho offerto di nuovo la gratuità. Nessuno ha contattato personalmente, quindi vogliono comprare?
Mandamelo).