L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3382

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Catbust, ad esempio, ha circa 15 "metriche di valutazione" integrate e comunemente utilizzate. Se il set di dati è bilanciato, viene comunemente utilizzata l'accuratezza, altrimenti l'accuratezza bilanciata. Le altre non fanno una differenza significativa. Se i dati sono scadenti, le metriche non aiutano.
 
fxsaber #:

C'è una certa furbizia in questo. I link sono solo per assicurarsi che si aprano. Nessuno che sia "interessato" li approfondirà. Nessuno leggerà gli articoli masticati di Andrei, tanto meno le opere di natura accademica.


Qualcuno ha visto questo TOP di facile comprensione con la possibilità di calcolare il ranking del proprio algoritmo di ottimizzazione?

https://habr.com/ru/users/belyalova/publications/articles/

No, è solo che l'argomento è davvero complesso e ci sono pochi lavori evidenti sull'argomento. E i lavori produttivi sono ancora meno))))))

 

Cosa sta succedendo qui nelle ultime pagine? L'argomento è interessante, ma continua a perdersi nelle dispute su "chi è il Sensei".

Che ne dite di un problema applicato ? Chi lo risolve è il Jedi.

 
fxsaber #:
In termini di valutazione della robustezza dell'algoritmo. Perché nel vostro caso si tratta di una parte di questo algoritmo. L'argomento riguarda il MO, quindi sto scrivendo in termini di MO, non di un caso speciale - l'ottimizzatore MT5.
 
Aleksey Nikolayev #:
Vorrei un link ad algoritmi specifici sull'ottimizzazione multicriteriale nello spazio delle funzioni. Ma se non si è disposti a fornirne uno, è meglio sorvolare per chiarezza) Non sono disposto a perdere tempo nella ricerca.

Qui, purtroppo, è vero. Poche persone hanno voglia di scavare tra migliaia di libri e setacciarli, separando il grano dalla pula. Io l'ho fatto 14 anni fa, ho scaricato, raccolto, vagliato, setacciato, messo in cartelle. E alla fine, che cosa? Accuse e calunnie.

Questo non vale per voi. Spero che questo elenco di riferimenti vi sia utile nella ricerca delle informazioni di cui avete bisogno. E, nello specifico, vi consiglio Karpenko e Simon, fonti più solide in termini di volume di informazioni, ma più difficili da digerire.


ZЫ. Se qualcuno ne ha bisogno, può mettere i link alla letteratura interessante in questo thread. Ma nessuno ne ha bisogno, nessuno lo farà, tutti hanno bisogno di ready-made.

 
Un esempio perfetto di come la scelta di FF abbia poco effetto sulla qualità del risultato se i dati sono scadenti. Provate le metriche di catbust, eseguite con ognuna di esse. Se i dati non sono spazzatura, allora funzionano tutti.

Solo teorici del cancro che ululano e cercano di dimostrare qualcosa a qualcuno, e la realtà.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Il FF è lo stesso, giusto?

Credo che stia confondendo il FF con la superficie di ottimizzazione.

 
fxsaber #:

Non si tratta di traduzione.

È chiaro che un centinaio di set dipendono da FF.

Se si ha la possibilità di variare la FF, allora per utilizzare i valori medi dei parametri ha probabilmente senso prendere la FF che dà la distribuzione di cumuli maggiore per le cento varianti risultanti.

Non sono sicuro che questo abbia senso nell'ambito dei compiti di trading.

 
fxsaber #:

Qualcuno ha visto questo top di facile comprensione con la possibilità di calcolare il ranking del loro algoritmo di ottimizzazione?

https://habr.com/ru/users/belyalova/publications/articles/

Sì, l'ho visto. La signora ha diversi articoli interessanti sul tema del confronto degli algoritmi. Sfortunatamente, non vengono forniti codici e condizioni di riferimento per riprodurre i risultati.

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