L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3252
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Due nemici: il sovrallenamento e il guardare avanti.
È stato scritto molto sul sovrallenamento: il modello è troppo "simile" alla serie originale. Tutti lo conoscono, perché l'overtraining è un risultato comune dei tester.
Che cos'è il "guardare avanti"?
Ovviamente, utilizzare nel processo decisionale informazioni che non erano note al momento.
IMHO, la ragione principale del frequente verificarsi del "guardare avanti" è che, per sua stessa natura, il TC è un algoritmo online e la sua creazione è un algoritmo offline.
Coppia piatta, sentinelle
modello trovato in 15 secondi :) Dal 2020, tutto quello che c'è prima è OOS
leggermente ottimizzato i parametri dal 2019
aggiornamento
Lo stesso schema funziona anche su un altro personaggio
È più veloce di MOCoppia piatta, sentinelle
modello trovato in 15 secondi :) Dal 2020, tutto quello che c'è prima è OOS
leggermente ottimizzato i parametri dal 2019
aggiornamento
Lo stesso schema funziona anche su un altro personaggio
È più veloce di MO.Ma tu stesso ti rendi conto che è una scelta tra gli SB)))) ma dura molto di più nella storia, e possiamo presumere che non finirà subito. Ma questo non è un dato di fatto. Il compito è ovviamente molto più difficile, valutare lo stato di queste ripetizioni/beh, come modelli, oh, pseudo-legge)))) Il modello così com'è, in quasi SB, è ovviamente già qualcosa, anche per trovarlo bisogna fare uno sforzo, ma per la previsione non è nulla. Purtroppo... o non lo so, ma è così che sembra essere))
L'inizio del pattern e la fine del pattern sono interessanti.
Ma ci si rende conto che è una scelta tra le SBs)))) ma molto più duratura nella storia, e si può presumere che non finirà subito. Ma questo non è un dato di fatto. Il compito è naturalmente molto più difficile, valutare lo stato di queste ripetizioni/beh, come modelli, oh, pseudo-legge)))) Il modello così com'è, in quasi SB, è ovviamente già qualcosa, anche trovarlo richiede uno sforzo, ma per la previsione non è nulla. Purtroppo... o non lo so, ma è così che sembra))
L'inizio dell'emergere del pattern e la fine del pattern sono interessanti.
il modello è stato trovato in circa 15 secondi.
La situazione è come quella della fisica moderna: vuoi cavalcare o guidare? Prima la fisica cercava di capire come funziona il mondo, ma ora si limita a stiracchiare le formule sui dati, a inventare entità virtuali, nessuno capisce niente, tutto è molto complicato.
Nell'elaborazione dei dati, la situazione è la stessa. In passato si prendeva un problema, si cercava di capirlo, poi si scriveva un algoritmo a mano, si ottimizzavano i calcoli. Per semplificare il compito, alcune relazioni venivano trascurate, altre venivano ridotte a una forma lineare. Quando si disponeva di potenza e dati sufficienti, la soluzione del problema veniva trasferita a un ottimizzatore (in modo approssimativo, come in un tester MT), che seleziona i coefficienti di alcuni polinomi. Nessuno capisce come viene calcolato, non c'è piena fiducia nel risultato, ma questo approccio è in grado di tenere conto di relazioni non lineari e non ovvie, accelerando alcuni calcoli scientifici di ordini di grandezza.
Quando la soluzione è ovvia, si dovrebbe utilizzare l'approccio classico. Ma in condizioni di grande incertezza, il MO non è una panacea (ecco perché nei captcha si aggiunge il rumore alle immagini).
Spiegazione chiara, grazie.
Dal momento che la velocità lo consente, è logico guardare a TF più piccoli. Se ho capito bene, la lunghezza del pattern è di soli dieci valori.
Uno di questi giorni lo esamineremo.
Per cambiare la scala, sarebbe meglio andare nella direzione opposta.
Andrei nella direzione opposta di cambiare la scala.