L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2009
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Dove trovare questi "normali"? Se durante la quantizzazione colpiamo il confine tra i quantili, allora durante l'addestramento può risultare che solo la differenza di 1 quantile porterà a mancare una voce sul reale. Non mi piace quando non posso riprodurre l'andamento di una giornata chiusa nello Strategy Tester; per questo ho individuato il motivo e ho iniziato a rimuoverlo.
Se prendiamo un ipotetico TS normale) sarebbe sciocco credere che +-lag cambierebbe qualcosa
Beh, che sciocchezza, diciamo che un ritardo (un valore ottenuto sbagliato) significa l'attraversamento da parte del prezzo di un livello importante - e statisticamente, c'è un attraversamento, significa un'inversione presto e non ha senso entrare nel trend a questa barra oraria, ma in realtà non c'è stato nessun attraversamento, ma solo un tocco (la barra non è chiusa), significa che c'è ancora un potenziale per un ulteriore movimento all'apertura della barra.
E poi, come ho detto prima, è importante per il debug e l'analisi poter riprodurre i risultati nel tester.
Che sciocchezza, diciamo che un ritardo (un valore errato) significa un attraversamento di un livello importante da parte del prezzo - e statisticamente c'è un attraversamento, significa un'inversione presto e non ha senso entrare nel trend su questa barra oraria, ma in realtà non c'è stato nessun attraversamento, ma solo un tocco (la barra non è chiusa), quindi c'è ancora potenziale per un ulteriore movimento all'apertura della barra.
E poi, come ho già detto, è importante per il debug e l'analisi essere in grado di riprodurre i risultati del probing nel tester.
Il margine di errore è insignificante. Se c'è uno spostamento del campione del 10% o un cambiamento nella serie, allora sì, ma un cambiamento inferiore all'uno per cento non dovrebbe cambiare il risultato di più dell'uno per cento.
Se si tratta di un singolo albero, allora il cambiamento può essere critico quando l'errore va oltre la soglia di divisione. Se si tratta di scaffolding o boosting, allora nel corso della vita del modello l'errore sarà critico in un paio di "previsioni", il che non è fatale. Ma questo è se stiamo parlando di un solo predittore, ma se ci sono il 30% di tali predittori, allora i risultati saranno più spesso diversi.
Uso questa stampella su
Ci deve essere qualche bella soluzione.
Qual è il modo giusto per fare qualcosa solo una volta all'apertura della barra dentro OnTick()?
Uso una tale stampella
ci deve essere qualche bella soluzione.
Classico)
Stai pensando in modo strano. se si tratta di un singolo albero, allora il cambiamento può essere critico quando l'errore va oltre la soglia di divisione. Se è uno scaffold o, boosting, allora durante la vita del modello l'errore sarà critico in un paio di 'predittori', il che non è fatale. Ma questo è se stiamo parlando di un solo predittore, ma se tali predittori sono il 30%, i risultati saranno più spesso diversi.
Beh, è solo una questione di quantità relativa di dati non corretti. Naturalmente c'è una soglia critica.
Beh, è solo una questione di quantità relativa di dati errati. Naturalmente, c'è una soglia critica.
Così sarà se i dati sono presi in tempi diversi e sono interrogati secondo l'indice delle barre da strumenti diversi specialmente.
Possiamo fare una gara di campionamento?