L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3054
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L'OOS è di circa 75000 pts / 500 accordi = 140 pts per accordo. È un valore piuttosto buono, che può essere inserito in un trade.
Quanti mesi/anni ci sono nel grafico?
la relazione tra gli attributi ha la stessa probabilità di uscire dal campo. Esattamente la stessa astrazione.
In particolare, ho preso le OOS quando il mercato è cambiato. L'allenamento era sul mercato in discesa e l'OOS sul mercato in salita.
la relazione tra gli attributi ha la stessa probabilità di uscire dal campo. Esattamente la stessa astrazione.
Ma non è questo il punto, bensì l'approccio proposto, che ha un certo senso.
Continuo ad aspettare che il forum mi dia delle idee normali su come migliorare una cosa del genere, perché raramente mi vengono in mente idee nuove finché non leggo un altro paio di libri sulla statistica e sull'IO.
Ho preso specificamente l'OOS in cui il mercato è cambiato. Lo studio era su un mercato in discesa e l'OOS su uno in salita.
Quanti modelli sono stati addestrati prima di ottenere questo?
Raccogliete i modelli di successo in gruppi e riaddestratevi sui loro segnali: ci saranno più operazioni.
Quanti modelli sono stati addestrati prima di ottenere questo?
Raccogliete i modelli di successo in gruppi e ri-addestrateli in base ai loro segnali: si faranno più affari.
10-20 per eliminare gli errori e poi quello finale.
10-20 per eliminare gli errori e quindi la finale
Verificare su tutte le coppie di valute disponibili, se il risultato è più o meno lo stesso, allora la strategia è affidabile.
Controllate tutte le coppie di valute disponibili, se il risultato è più o meno lo stesso, allora la strategia è affidabile.
Per una strategia di questo tipo sono necessari segnali unificati.
Come è stato scritto sopra, di solito la dispersione e gli intervalli sono diversi.
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L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algoritmi di trading
Maxim Dmitrievsky, 2023.05.02 13:11
E se mettiamo il compito di ricerca di regole un po 'diverso:
1. trovare tali treni e testare, dove il test è il migliore. Non è necessario prendere l'intera serie, si possono limitare queste sezioni per anno e non devono necessariamente susseguirsi. Solo 2 segmenti casuali di storia per il treno e il test. Se si trova un buon test dopo l'overtesting e l'apprendimento, si aggiungono tutti gli altri esempi al modello e li si segna come "non negoziare".
2. È anche possibile addestrare molti modelli (diciamo 100), ottenere le loro previsioni e confrontarle con le etichette originali. Raccogliere tutti gli errori in un unico posto e ordinarli in base alla ripetibilità. Contrassegnare quelli più ricorrenti come "non scambiare". Quindi addestrare il modello finale. Oppure è possibile raccogliere solo le previsioni buone e contrassegnare le altre come "non fare trading".
10-20 per eliminare gli errori e poi la finale
Ricordo bene che la vostra strategia è una strategia di inversione, cioè chiude alla comparsa di un nuovo segnale? Ognuno ha approcci diversi - mi sto confondendo.
Si tratta di approcci formulati a livello di intuizione o c'è un'idea di visione dei modelli di mercato on/off?
A livello di matstat, credo. Se in media diversi modelli sbagliano a prevedere la stessa cosa su nuovi dati (su un sottocampione di convalida), allora non è affatto prevedibile e si passa al "non fare trading".
Un tempo specifico e i corrispondenti valori di segni/segnali possono essere considerati "uguali".