L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3172
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ed eseguire gli stessi test/adattamenti su tali serie.
Grazie, proverò con gli incrementi di MathRand.
Se vedete lo stesso effetto (dump OOS direzionale), è l'effetto dell'adattamento/riqualificazione del TS/MO.
Secondo me, in base alla definizione di SB non dovrebbe esserci una situazione del genere.
Grazie, proverò con gli incrementi MathRand.
Dovrebbe esserci un dropout OOS sull'SB?Non credo che sia così per definizione di SB.
Di solito cerco di "spostare" un po' il compito, cambiando leggermente tutti i parametri possibili (e i metaparametri disponibili) e vedendo come cambia il risultato. A volte diventa un po' più chiaro.
Grazie. Di solito è la pigrizia di guardare troppo a fondo che mi blocca. Naturalmente mi esercito a "smanettare" superficialmente.
Prendete una moneta riqualificata su nuovi dati: si comporterà come una sb. Aggiungetene altre (in base al numero di parametri di TS), sommate gli errori e otterrete prugne affilate, e a volte sb, e a volte viceversa. Una parte delle monete era legata alla tendenza, che cambiava. Parte su piccole fluttuazioni. La prima parte ha iniziato a prevedere sempre nella direzione sbagliata, e la seconda parte prevedeva male anche senza, perché era stata riqualificata sul rumore. Gli effetti negativi si sommarono e non rimasero monete di compensazione.
Questa affermazione si confronta con il fatto che, sommando le righe dell'SB, si notano forti crolli. Ebbene, l'SB stesso ha i cali. Non c'è bisogno di aggiungere nulla.
Forse mi sbaglio, ma io la vedo così.
Anche l' OOS a sinistra è un adattamento, solo di secondo ordine.
Immaginate di avere solo 1.000 varianti di una TC, in generale.
i passi 1 e 2
1) Si inizia a ottimizzare/ricercare una buona ST, che è il treno di dati (adattamento/ricerca/ottimizzazione).
Supponiamo di aver trovato 300 varianti in cui il TC rende...
2) Ora state cercando un TC tra queste 300 varianti che superi l'OOS nei dati di test. Avete trovato diciamo 10 TC che guadagnano sia sulla traccia che sul test ( OOS ).
Quindi qual è il punto 2?
È la stessa continuazione del fitting, solo che la vostra ricerca(fitting/ricerca/ottimizzazione) è diventata un po' più profonda o più complessa, perché ora non avete una condizione di ottimizzazione (passare la traccia), ma due (passare il test + passare la traccia).
Non pratico questo tipo di autoinganno. Lo faccio solo in questo modo.
Questa affermazione si confronta con il fatto che, sommando le righe dell'SB, si notano bruschi cali. Ebbene, l'SB stesso ha le cunette. Non c'è bisogno di aggiungere nulla.
Potrei sbagliarmi, ma sembra che sia così.
Vi ho dato una spiegazione. Forse ci vuole tempo per capire.
Probabilmente stiamo parlando di cose diverse. Oppure c'è un conflitto terminologico.
Qui sopra, ad esempio, c'è una percezione di OOS come sezione di forward testing. Cioè un termine, ma gli approcci sono diversi.
Forum sul trading, sui sistemi di trading automatizzati e sul test delle strategie di trading
L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e trading di algoritmi
Maxim Dmitrievsky, 2023.08.17 06:33 AM
Prendete una moneta riqualificata su nuovi dati - si comporterà come una sb. Aggiungetene altre (in base al numero di parametri del TS), sommate gli errori e otterrete prugne taglienti, e a volte sb, e a volte viceversa. Una parte delle monete era legata alla tendenza, che cambiava. Parte su piccole fluttuazioni. La prima parte ha iniziato a prevedere sempre nella direzione sbagliata, e la seconda parte prevedeva male anche senza, perché era stata riqualificata sul rumore. Gli effetti negativi si sono sommati e non sono rimaste monete di compensazione.Questa spiegazione fornisce un esempio del fatto che è possibile trovare una situazione nell'SB in cui si otterrà il risultato giusto dalla parte giusta: non necessariamente un forte guadagno, ma qualsiasi risultato. Ad esempio, un profitto netto.
Ma questa è solo una "fortuna" nella scelta di un intervallo di campioni nel SB.
Tutto questo è, ovviamente, una nuda teoria.
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Apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e trading di algoritmi
fxsaber, 2023.08.17 06:27 pm
Grazie, proverò con gli incrementi di MathRand.
Dovrò andare a vedere i grafici e dare un'occhiata.
Probabilmente stiamo parlando di cose diverse. O di un conflitto terminologico.
Qui sopra, ad esempio, c'è una percezione di OOS come sezione di test in avanti. Cioè, un termine, ma approcci diversi.
Questa spiegazione fornisce un esempio del fatto che è possibile trovare una situazione nel CB in cui si otterrà il risultato giusto: non necessariamente una forte prugna, ma qualsiasi risultato. Ad esempio, un profitto netto.
Ma questa è solo una "fortuna" nella scelta di un intervallo di campioni sul SB.
Tutto questo è, ovviamente, una teoria nuda e cruda.
Dovrò esaminare i grafici e vedere.
fxsaber #:
Qualsiasi combinazione (aggiunta, ecc.) di più SB è un SB.
Assolutamente vero quando si sommano più SB con pesi fissi. Combinazioni più fantasiose possono dare luogo a qualcosa di più complicato, soprattutto a causa delle fluttuazioni della volatilità.
fxsaber #:
Qualsiasi TS su un SB è un SB.
Questo è vero solo in parte quando tutti gli scambi hanno all'incirca gli stessi volumi, gli stessi stop e gli stessi takeout.
In termini matematici,"qualsiasi TS su SB è una martingala" (da non confondere con la martingala). Ad esempio, un poker disegnato sulla SB durante l'over-sitting, la media, ecc. è anch'esso una martingala, ma non una SB.