L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2752
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Non vedo il motivo di fare qualcosa che non può produrre il risultato desiderato.
Per sicurezza, dirò che non ho intenzione di dirvi cosa dovreste fare. Piuttosto, sto solo pensando ad alta voce a cosa farei io stesso nel caso in cui ci fosse un algoritmo che dà buoni risultati ma è mal implementato sotto forma di Expert Advisor (anche se cerco sempre di evitare questa opzione). Molto probabilmente, cercherei di ottenere risultati simili utilizzando algoritmi più facili da implementare. Tra le altre cose, analizzerei le caratteristiche dell'algoritmo.
Inizierei con KNN e se il risultato è simile, allora si tratta di una buona selezione di un insieme comune di predittori. Se il risultato è molto peggiore, allora forse è solo una questione di scelta di un sottoinsieme di predittori in ogni punto temporale. Per verificare questa ipotesi, proverei a utilizzare la regressione locale (qualcosa come LOESS), poiché la regressione consente già di confrontare la significatività dei predittori. I passi successivi si basano già sui risultati dell'analisi. Tra l'altro, con la comparsa delle matrici in mql5, la regressione lineare è diventata facile da implementare direttamente in esso.
Corretto. Per mancanza di ipotesi a priori, si utilizza il secondo tipo. Mi chiedo come la veda Sanych.
A mio avviso, si assume a priori che ogni classe sia data da una distribuzione gaussiana, che cambia gradualmente nel tempo a causa della non stazionarietà. Senza questo presupposto, l'utilizzo dell'approccio della distanza di Mahalanobis ha poco senso.
Personalmente, ritengo che tale ipotesi sia troppo forte per essere vera per qualsiasi strumento in qualsiasi intervallo di tempo.
Per sicurezza, non vi dirò cosa dovreste fare. Piuttosto, sto solo pensando ad alta voce a cosa farei io stesso nel caso in cui ci fosse un algoritmo che dà buoni risultati ma è mal implementato sotto forma di Expert Advisor (anche se cerco sempre di evitare questa opzione). Molto probabilmente, cercherei di ottenere risultati simili utilizzando algoritmi più facili da implementare. Tra le altre cose, analizzerei le caratteristiche dell'algoritmo.
Inizierei con KNN e se il risultato è simile, allora si tratta di una buona selezione di un insieme comune di predittori. Se il risultato è molto peggiore, allora forse è solo una questione di scelta di un sottoinsieme di predittori in ogni momento. Per verificare questa ipotesi, proverei a utilizzare la regressione locale (qualcosa come LOESS), poiché la regressione consente già di confrontare la significatività dei predittori. I passi successivi si basano già sui risultati dell'analisi. Tra l'altro, con la comparsa delle matrici in mql5, la regressione lineare è diventata facile da implementare direttamente in esso.
È buffo da dire, ma tutte le varianti del matrix-smoothing NON hanno capacità predittiva, incluso LOESS, l'ho provato.
È buffo dirlo, ma tutte le varianti del mashek-smoothing NON hanno potere predittivo , compreso il LOESS, provato.
Non è divertente né istruttivo in generale. ho anche rinunciato alla media, ma mi rendo conto che la gamma dei miei studi è piccola, non formalizzata e non specifica. Non è possibile ottenere la specificità nei vecchi studi, ma almeno potevano descriverli in modo formalizzato per la comprensione. Quali medie sono state studiate, in quale intervallo e su quali periodi.
ZY i miei dati 18-20 anni, mash 3, 14, 60, 120 su tutti i TF quattro, alcuni BB. Il miglior risultato è stato ottenuto su TF 1 ora, anche con spread drain. Selezione dei parametri manualmente.
È buffo dirlo, ma tutte le varianti del mashek-smoothing NON hanno potere predittivo , compreso il LOESS, provato.
Le MA per natura non hanno potere predittivo. Semplicemente non si tratta di questo, anche se si tratta di matrici (ciò che si vuole esattamente è moltiplicare un vettore di prezzi per una matrice N-dimensionale per ottenere un profitto; tutto il discorso riguarda la preparazione e la correzione della matrice).
Si tratta di "quale prezzo considerare valido a T tempo fa", che in generale è estremamente importante. Che cosa era T tempo fa, dall'alto di ciò che è già stato vissuto. Riguardano più o meno l'interpretazione (la comprensione) della storia.
usato classDist
1) addestramento/retraining del modello quando classDist è circa 1, cioè con filtraggio sugli stati buoni dal punto di vista dell'algoritmo
2) alimentare classDist come caratteristica per l'intero campione
3) filtraggio su stati diversi
4) provato con un semplice addestramento e un costante retraining
in tutti i casi il potere predittivo non è migliore di quello stocastico, è quasi casuale....
Quindi ci sono domande sulla realtà delle affermazioni
Le MA per loro natura non hanno alcuna capacità predittiva. Semplicemente non si tratta di questo, anche se si tratta di matrici (cosa si vuole esattamente qui - moltiplicare un vettore di prezzi per una matrice N-dimensionale al fine di ottenere un profitto; l'intero problema riguarda la preparazione e la correzione della matrice).
Si tratta di "quale prezzo considerare valido a T tempo fa", che in generale è estremamente importante. Che cosa era T tempo fa, dall'alto di ciò che è già stato vissuto. Riguardano più o meno l'interpretazione (la comprensione) della storia.
Secondo i classici, la maggiore capacità predittiva è rappresentata da prezzi/livelli/qualsiasi cosa vicina a quella attuale. Noi proviamo questi TS e vediamo risultati francamente deboli. Non è colpa dei mashki.
In realtà questo non viene rispettato, il prezzo corrente può essere influenzato da cambiamenti lontani e quelli vicini possono essere disorientanti.
Ecco perché non credo nella riqualificazione in una finestra scorrevole, anche se a volte sembra buona, come nel mio articolo sull'entropia.
È interessante identificare i punti di riferimento nella storia che hanno influenzato il futuro con un effetto ritardato. Questo può essere fatto anche in una finestra scorrevole con approcci originali.
Se necessario, posso descriverlo in modo più dettagliato. In generale, può apparire come una finestra fluttuante o mobile, non fissa. I moderni algoritmi per l'elaborazione delle sequenze funzionano più o meno con lo stesso principio. Ma per i forum avranno le loro specificità, di cui non tengono conto.
Per determinare tali specificità, è necessario teorizzare un po' sui frattali e sulle loro proprietà. Ad esempio, se si considera una serie temporale come un frattale, ci sarà qualcosa su cui basarsi.
Poi i livelli, i modelli e qualcos'altro acquisiscono un significato reale e rappresentano una descrizione particolare di un sistema con proprietà note. A quel punto, tutto ciò può essere inserito in un'unica teoria e in una comprensione comune.
Ci sono vari tentativi di muoversi in questa direzione, tra cui la differenziazione frazionaria. Ma è necessario qualcosa di più esplicito e forte.
A mio parere, l'econofisica si è mossa in una direzione sbagliata, forse non l'ho compresa appieno. Molte formule e poco senso.
Pensateci
Classicamente, la maggiore capacità predittiva è rappresentata da prezzi/livelli/qualsiasi cosa vicina al prezzo corrente. Proviamo questo tipo di TS e vediamo risultati francamente deboli. La colpa non è di Mashki.
In realtà non viene osservato, il prezzo corrente può essere influenzato da cambiamenti lontani e quelli più vicini possono disorientare.
Ecco perché non credo nella riqualificazione in una finestra scorrevole, anche se a volte sembra buona, come nel mio articolo sull'entropia.
È interessante identificare i punti di riferimento nella storia che hanno influenzato il futuro con un effetto ritardato. Questo può essere fatto anche in una finestra scorrevole con approcci originali.
Se necessario, posso descriverlo in modo più dettagliato. In generale, può apparire come una finestra fluttuante o mobile, non fissa. I moderni algoritmi per l'elaborazione delle sequenze funzionano più o meno con lo stesso principio. Ma per i forum avranno le loro specificità, di cui non tengono conto.
Per determinare tali specificità, è necessario teorizzare un po' sui frattali e sulle loro proprietà. Ad esempio, se si considera una serie temporale come un frattale, ci sarà qualcosa su cui basarsi.
pensarci
Che cosa offre la frattalità?
È interessante identificare i punti di riferimento nella storia che influenzano il futuro con un effetto ritardato. Questo può essere fatto anche in una finestra scorrevole con approcci originali.
Ed ecco che lui, sostituendo il mio concetto di "Evento" con quello di "Punti di Repertorio", fingerà di non esserne stato informato una decina di giorni fa.... sì.
Classicamente, la maggiore capacità predittiva è rappresentata da prezzi/livelli/qualsiasi cosa vicina al prezzo corrente. Proviamo questo tipo di TS e vediamo risultati francamente deboli. La colpa non è di Mashki.
In realtà non viene osservato, il prezzo corrente può essere influenzato da cambiamenti lontani e quelli più vicini possono disorientare.
Ecco perché non credo nella riqualificazione in una finestra scorrevole, anche se a volte sembra buona, come nel mio articolo sull'entropia.
Èinteressante identificare i punti di riferimento nella storia che hanno influenzato il futuro con un effetto ritardato. Questo può essere fatto anche in una finestra scorrevole con approcci originali.
Se necessario, posso descriverlo in modo più dettagliato. In generale, può apparire come una finestra fluttuante o mobile, non fissa. I moderni algoritmi per l'elaborazione delle sequenze funzionano più o meno con lo stesso principio. Ma per i forum avranno le loro specificità, di cui non tengono conto.
Per determinare tali specificità, è necessario teorizzare un po' sui frattali e sulle loro proprietà. Ad esempio, se si considera una serie temporale come un frattale, ci sarà qualcosa su cui basarsi.
Ci sono vari tentativi di muoversi in questa direzione, tra cui la differenziazione frazionaria. Ma è necessario qualcosa di più esplicito e forte.
L'econofisica si è mossa in una direzione sbagliata, secondo me, forse non la capisco del tutto. Molte formule e poco significato.
Pensateci
I punti della storia oltre il SB classico sono degni di particolare attenzione.