L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2634
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Un po' più di quasi-filosofia. Il compromesso tra bias e varianza limiterà sempre la complessità del modello. Pertanto, non si può mai essere sicuri che il modello funzionerà bene sull'intero set di predittori. Di conseguenza, si pone il compito di determinare un sottoinsieme funzionante di questo modello. Se ho capito bene, questo è esattamente ciò di cui Maxim ha scritto recentemente (su due modelli). È abbastanza in linea con la vecchia idea che "non si dovrebbe cercare di essere sul mercato tutto il tempo".
Sarebbe bello provare a combinare tutto questo in un unico modello. Per esempio, questa idea (Aleksey Vyazmikin ne ha avuta una leggermente simile) - rompiamo ogni predittore in segmenti, il che dà una ripartizione dell'intero set di predittori in cubi multidimensionali. Poi tra tutti questi cubi scegliamo una serie di cubi adatti. Con una grande dimensionalità questo problema sarà combinatoriamente intrattabile, ma possiamo fare per analogia con la foresta casuale - scegliere casualmente insiemi di predittori a bassa dimensionalità. La segmentazione iniziale per ogni predittore può essere fatta dividendo il patrimonio netto (quando le transazioni sono ordinate per un dato predittore piuttosto che per tempo) in pezzi monotoni.
Completare il tutto con la convalida incrociata (in avanti) e tutte le altre cose che si suppone debbano) Probabilmente, non sarà nemmeno del tutto senza senso) Beh, o qualcuno ha già fatto qualcosa del genere.
https://habr.com/ru/company/ods/blog/544208/
Articolo utile.
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Cappello. Un guazzabuglio di diversi test statistici
Come argomento di riflessione/comprensione, che
Correlazione != Causazione
1-4.
E fate comunque i vostri test. E così l'articolo è praticamente pubblicità)
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E fate comunque i vostri test. E così l'articolo è praticamente pubblicità)
Mi chiedo se sia possibile cercare dei modelli nei dati sintetici. Mi spiego - da un piccolo campione di 100-200 osservazioni per trarre dalla loro distribuzione un sacco di dati sintetici e lì già cercare alcune sequenze complesse, ecc.
Logicamente, no.
Perché?
logicamente :-)
PS/ troppo pochi dati e sono castrati a ohlc o metriche separate del tutto
PPS/ ma se si prendono regolarmente tali campioni, è un'altra storia. Guarda/ricerca - ecco un mucchio di modelli, cosa hanno in comune. Qui la dimensione di ogni frammento non può essere grande e il loro numero totale. Perché il modello principale che avete indicato formando un insieme di