L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3010

 
Forester #:

Purtroppo nessuno l'ha trovato, altrimenti sarei su isole tropicali invece che qui))))

Sì. Anche 1 albero o una regressione possono trovare un modello se c'è e non cambia.

Facile. Posso decongestionare decine di set di dati. Sto esplorando ora TP=50 e SL=500. C'è una media del 10% di errore nel markup dell'insegnante. Se c'è il 20%, sarà un modello di prugna.
Quindi non è l'errore di classificazione il punto, ma il risultato della somma di tutti i profitti e le perdite.

Come si può vedere, il modello top ha un errore del 9,1%, e si può guadagnare qualcosa con un errore dell'8,3%.
I grafici mostrano solo gli OOS, ottenuti da Walking Forward con riqualificazione una volta alla settimana, per un totale di 264 riqualificazioni in 5 anni.
È interessante che il modello abbia funzionato a 0 con un errore di classificazione del 9,1%, e 50/500 = 0,1, cioè il 10% dovrebbe essere. Si scopre che l'1% ha mangiato lo spread (minimo per barra, quello reale sarà più grande).

Il test è stato effettuato con i volumi reali del CME per EURUSD: volume cumulativo, delta, divergenza e convergenza per 100 barre. In totale 400 colonne + altre 5 di qualche tipo.
Senza modificare le impostazioni del modello, ho eliminato 405 colonne con i dati CME (sono rimasti i delta dei prezzi e gli zigzag) per un totale di 115 colonne e ho ottenuto risultati leggermente migliori. In altre parole, si scopre che i volumi sono talvolta selezionati negli split, ma si rivelano essere rumore in OOS. E la formazione rallenta di 3,5 volte.

Per il confronto, ho lasciato i grafici con i volumi in alto e senza volumi in basso.

Speravo che i volumi con l'ECM avrebbero apportato ulteriori informazioni/regolarità che avrebbero migliorato l'apprendimento. Ma come si può vedere, i modelli senza volumi sono leggermente migliori, anche se i grafici sono molto simili.
Questo è stato il mio secondo approccio all'ECM (l'ho provato 3 anni fa) e ancora una volta non ha avuto successo.
Risulta che tutto viene preso in considerazione nel prezzo.

Qualcun altro ha provato ad aggiungere i volumi alla formazione? I risultati sono gli stessi? O hanno dato dei miglioramenti?

 
Forester #:

Il test è stato effettuato con i volumi reali del CME per EURUSD: volume cumulativo, delta, divergenza e convergenza per 100 barre. In totale 400 colonne + altre 5 di qualche tipo.
Senza modificare le impostazioni del modello, ho eliminato 405 colonne con i dati CME (sono rimasti i delta dei prezzi e gli zigzag) per un totale di 115 colonne e ho ottenuto risultati leggermente migliori. In altre parole, si scopre che i volumi sono talvolta selezionati negli split, ma si rivelano essere rumore in OOS. E la formazione rallenta di 3,5 volte.

Per il confronto, ho lasciato i grafici con i volumi sopra e senza volumi sotto.

Speravo che i volumi con l'ECM avrebbero apportato ulteriori informazioni/regolarità che avrebbero migliorato l'apprendimento. Ma come si può vedere, i modelli senza volumi sono leggermente migliori, anche se i grafici sono molto simili.
Questo è stato il mio secondo approccio all'ECM (l'ho provato 3 anni fa) e ancora una volta non ha avuto successo.
Risulta che tutto viene preso in considerazione nel prezzo.

Qualcun altro ha provato ad aggiungere i volumi alla formazione? I risultati sono gli stessi? O hanno dato dei miglioramenti?

Avete provato il nostro mercato, sembra essere meno efficiente?

Oppure con i futures sui cereali, forse ci sono dei cicli stagionali.

 
Rorschach #:
Avete provato il nostro mercato, è meno efficiente, vero?
No. Gli spread non sono così interessanti, ma forse un giorno... Ci arriverò.
 
Forester #:

Si sperava che i volumi con le PMI contenessero informazioni aggiuntive/legalità che avrebbero migliorato la curva di apprendimento. Ma come potete vedere, i modelli senza volumi sono leggermente migliori...

E lo fanno, e molte informazioni, solo che un modello stupido non riesce a raccoglierle

 
mytarmailS #:
E portano con sé molte informazioni, solo che il modello stupido non riesce a prenderle
Quale modello può accettarlo? L'avete provato? Quanto è migliorato rispetto al solo prezzo?
 
Forester #:
quale modello si può ottenere?
Temo nessuno, solo il cervello.
Non sto scherzando e parlo per esperienza.
 
Forester #:

Il test è stato effettuato con i volumi reali del CME per EURUSD: volume cumulativo, delta, divergenza e convergenza per 100 barre. In totale 400 colonne + altre 5 di qualche tipo.
Senza modificare le impostazioni del modello, ho eliminato 405 colonne con i dati CME (sono rimasti i delta dei prezzi e gli zigzag) per un totale di 115 colonne e ho ottenuto risultati leggermente migliori. In altre parole, si scopre che i volumi sono talvolta selezionati negli split, ma si rivelano essere rumore in OOS. E la formazione rallenta di 3,5 volte.

Per il confronto, ho lasciato i grafici con i volumi sopra e senza volumi sotto.

Speravo che i volumi con l'ECM avrebbero apportato ulteriori informazioni/regolarità che avrebbero migliorato l'apprendimento. Ma come si può vedere, i modelli senza volumi sono leggermente migliori, anche se i grafici sono molto simili.
Questo è stato il mio secondo approccio all'ECM (l'ho provato 3 anni fa) e ancora una volta non ha avuto successo.
Risulta che tutto viene preso in considerazione nel prezzo.

Qualcun altro ha provato ad aggiungere i volumi alla formazione? I risultati sono gli stessi? O hanno dato dei miglioramenti?

Hai completamente frainteso il mio post: non esiste una "speranza", o c'è una stima numerica della fitness del tratto o non c'è. E c'è una stima numerica dell'idoneità del tratto nel futuro.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Un insegnante è un insieme di tratti ed etichette, non quello che hai scritto tu :) o meglio, è una persona in generale, o un algoritmo che genera quei dati 😀

La scelta del modello è importante, bisogna scegliere un modello forte. Ma poiché tutti i modelli forti hanno le stesse qualità, la scelta tra di essi non è più indifferente.

A volte conoscere le definizioni giuste aiuta a pensare correttamente.

Vedo che hai un desiderio irrefrenabile di sputare nella mia direzione, ma devi conservare la tua saliva, o solo segnare?

 
mytarmailS #:

Per prima cosa bisogna rendersi conto che il modello è pieno di rifiuti all'interno...

Se si scompone un modello di legno addestrato nelle regole interne e nelle statistiche relative a tali regole.

come:


e analizzare la dipendenza dell' errore di una regola dalla frequenza della sua presenza nel campione


otteniamo


Allora siamo interessati a questa regione


dove le regole funzionano molto bene, ma sono così rare che ha senso dubitare dell'autenticità delle statistiche su di esse, perché 10-30 osservazioni non sono statistiche.

Per me, questo è il modo di fare fit. Affinare le regole all'interno del modello significa affinare ciò che il modello ha "visto".

 
СанСаныч Фоменко #:

Vedo che avete un desiderio irrefrenabile di sputare nella mia direzione, ma dovreste conservare il vostro sputo, o solo per marcare?

È una reazione normale alle assurdità, sono le basi del Ministero della Difesa.

con un tale aplomb, come bla-bla, bla-bla, bla-bla, bla-bla.