L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2016
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Ci sono diverse idee sul perché questo potrebbe essere utile:
1. I predittori interdipendenti possono essere identificati:
1.1. Costruire un modello separato con loro e valutare il loro potere predittivo
1.2. escluderli dal campione e valutare il loro impatto sul risultato. se migliorano il risultato, considerare la creazione di predittori simili
2. usare un solo predittore invece di un gruppo di predittori:
1. questo equiparerà le possibilità di prenderlo a caso quando si costruisce il modello
2. Ridurre il tempo di formazione riducendo la dimensionalità
Sì, vorrei testare questo, ma non conosco lo strumento per creare un tale modello fuori dalla scatola.
C'è un pensiero qui a proposito, perché non usano funzioni spezzate (per così dire con quantizzazione - invece di una linea di passo) nell'addestramento, ciò permetterebbe un contraccolpo di precisione dei dati e ridurrebbe l'overtraining.
Se i predittori sono i prezzi, allora 3-5 barre a sinistra e a destra sono molto correlate con la barra centrale, le eccezioni sono rare durante i picchi di prezzo. Prendi ogni quinta-settima barra e ottieni più o meno quello che vuoi. O passare a un timeframe più alto. O filtrare i predittori controllando la loro correlazione reciproca. Il fondatore di questo thread ha anche assottigliato le barre, controlla il suo blog.
Raccomanderei di cancellare prima i dati dai tratti di spazzatura...
Immaginate di avere 10 attributi, 9 dei quali sono attributi spazzatura, li comprimete tutti in un solo attributo.
lo stesso... all'inizio della settimana funziona bene, dopo il 'pre-allenamento'. Poi inizia a piovere. L'ho rifatto di nuovo, domani lo metterò in prova :D
Alcuni robot di trading possono essere calcolati erroneamente nel trader... Dopo una serie di aggiornamenti inizia a fare trading nella direzione sbagliata
Sto anche lavorando sulle reti di ricorrenza in torcia.
giallo - inizio delle settimane, primi 1-3 giorni
Interessante...
Qualcuno ha provato a usare i "livelli rotondi" come segni?
O come un modo di elaborare i prezzi?
Puoi marcare i prezzi con valori circolari per esempio...
È possibile rimuovere i valori che sono uguali in una riga...
È una buona compressione di informazioni, più il filtraggio... Forse sarà più facile cercare modelli su un tale grafico per un modello...
Qualcuno ha provato a usare i "livelli rotondi" come segni?
O come un modo di elaborare i prezzi?
Puoi marcare i prezzi con valori circolari per esempio...
È possibile rimuovere i valori che sono uguali in una riga...
Non è una cattiva compressione delle informazioni, più il filtraggio ... Forse sarà più facile cercare modelli su un tale grafico per un modello ...
Ho preso il Renco.
Qualcuno ha provato a usare i "livelli rotondi" come segni?
O come un modo di elaborare i prezzi?
Puoi marcare i prezzi con valori circolari per esempio...
È possibile rimuovere i valori che sono uguali in una riga...
È una buona compressione di informazioni, più il filtraggio ... Forse sarà più facile cercare modelli su un tale grafico per un modello ...
Sì
ridisegno duro ...
Poiché non può essere insegnato, ci sarà un solutore bloccato nei minimi locali. Per quanto riguarda le idee - non si può tirare fuori niente, perché è una scatola nera.
Riguardo al bloccarsi - forse hai bisogno di cambiare il modo in cui correggi l'errore.
Beh, perché black box, se ci sono solo 2-3 strati, è abbastanza realistico smascherare con i coefficienti. I piccoli coefficienti qui possono essere coartati e azzerati, il che ridurrà il numero di ingressi al neurone.
Se i predittori sono i prezzi, allora 3-5 barre a sinistra e a destra sono molto correlate con la barra centrale, le eccezioni sono rare durante i picchi di prezzo. Prendi ogni quinta-settima barra e ottieni più o meno quello che vuoi. O passare a un timeframe più alto. O filtrare i predittori controllando la loro correlazione reciproca. Anche il fondatore di questo thread ha assottigliato le barre, controlla il suo blog.
I predittori non sono prezzi in forma nuda - molti punti relativi che possono essere simili...
Non so se lo screening per correlazione sarebbe efficace...
Comincerei raccomandandovi di cancellare i dati dai tratti spazzatura...
Immagina - hai 10 attributi, 9 di loro sono spazzatura, hai compresso tutto in un attributo E allora?
E quale metodo di pulizia potete consigliare?