L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2609

 

L'intenzione originale era di fare un modello senza caratteristiche che abbinasse i tag a qualsiasi caratteristica

Come se, per ogni ritorno, si potessero cogliere i momenti che predice.

ma c'è ancora sensibilità ai segni, alcuni funzionano molto bene con altri mediocremente

 
Maxim Dmitrievsky #:
Google funziona per me
 
Maxim Dmitrievsky #:

L'intenzione originale era di fare un modello senza caratteristiche che abbinasse i tag a qualsiasi caratteristica

Come se, per ogni ritorno, si potessero cogliere i momenti che predice.

ma c'è ancora sensibilità ai segni, alcuni funzionano molto bene con altri in modo mediocre

Maxime, sei in fiamme, è una grande idea.

collegare una terza neura per il riconoscimento dei modelli

 
Renat Akhtyamov #:

Maxime, è una grande idea.

collegare una terza neura per il riconoscimento dei modelli

Sì, se si "libera la mente" e non si sbatte sulla porta: "entrata del prezzo, previsione del colore della candela" o qualcosa di simile, allora si aprono subito tante opzioni e direzioni interessanti.

 
Maxim Dmitrievsky #:

L'intenzione originale era di fare un modello senza caratteristiche che abbinasse i tag a qualsiasi caratteristica

Come se, per ogni ritorno, si potessero cogliere i momenti che predice.

ma c'è ancora sensibilità ai segni, alcuni funzionano molto bene e altri mediocremente.

Una semplice domanda - quali sono i dati grezzi alla base di questa metodologia... E qual è il grado di fiducia in questi dati grezzi...? (cioè la possibilità che i DC manipolino questi dati...)

Questo ha un impatto DIRETTO sui risultati di questa tecnica...

 
Aleksey Nikolayev #:

Ad essere onesti, l'immagine non è molto chiara senza spiegazioni. Bene e disegnare una migliore mappa di calore o un grafico di densità.

Stesso argomento https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2534#comment_26672056

Машинное обучение в трейдинге: теория, практика, торговля и не только
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  • 2021.12.24
  • www.mql5.com
Добрый день всем, Знаю, что есть на форуме энтузиасты machine learning и статистики...
 
Maxim Dmitrievsky #:
Per progettazione, dovrebbe cercare qualcosa - non si sa cosa, ma che sia coerente. Questo è sull'argomento delle strategie generate automaticamente. Finora gli do una "C", forse ci sarà qualche movimento. Un tema non sperimentato.

Contrassegnate manualmente le aree difettose? E se manualmente, come si determinano i confini? Ci sono molte perdite o il patrimonio netto è al di sotto della linea retta?

In generale, arrivo alla conclusione che possiamo semplicemente guardare ogni ora separatamente. Forse c'è un senso in questo. I boxplot hanno senso)

 
Aleksey Nikolayev #:

E se non si vende per rubli, possiamo significativamente non spegnerlo? Suona logico)

Suona come dire che usare il MO porta all'atrofia del cervello))

))) In generale, l'elaborazione di azioni visibili è ovviamente logica, ma viene anche effettuata senza capire il processo. L'algoritmo di adattamento è altrettanto casuale, anche se è più stabile che su una trama casuale).

 
Valeriy Yastremskiy #:

Contrassegnate manualmente le aree difettose? E se manualmente, come si determinano i confini? Ci sono molte perdite o il patrimonio netto è al di sotto di una linea retta?

In generale, arrivo alla conclusione che possiamo semplicemente guardare ogni ora separatamente. Forse c'è un senso in questo. I boxplot hanno senso)

Addestrati - eseguiti sui dati, segnare ciò che è male

su automatico

 
Maxim Dmitrievsky #:

addestrato - l'ha eseguito sui dati, ha notato ciò che era male

sulla macchina.

Non capisco, come si fa a tracciare i confini dei settori cattivi? È un posto dove una posizione si è aperta e chiusa con una perdita, o si prende un range più ampio, come la metà dei trade con una perdita?