L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 944
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Ieri ho anche fatto un set per il 2017 - c'è anche entro il 30% di dati corretti, ma ciò che mi sorprende è che ottengo risultati simili su diversi set di predittori (li ho divisi in due gruppi). Mi chiedo, è una casualità o solo un'opportunità di usare la foresta?
Non c'è bisogno di guardare la precisione, è una cattiva metrica, soprattutto quando ci sono molte classi. Per esempio, il 50% di tutti i campioni nel caso in cui ho addestrato l'ultimo albero sono di classe "0". L'albero potrebbe sempre restituire "0" a tutti e avere già ragione nel 50% dei casi (invece del 33% casuale), il risultato sembra essere migliore del casuale, ma è ovvio che l'albero è inutile.
Una metrica migliore per esempio -https://en.wikipedia.org/wiki/Cohen's_kappa
È meglio fare la fusione dall'ultimo file allegato - lì la divisione è leggermente più precisa di 0 - tutto ciò che non ha fatto profitto, e nei file precedenti 0 è anche ciò che ha fatto un profitto molto piccolo.
Meglio farlo da soli. Ci sono due set di obiettivi, ognuno con un mucchio di classi, non voglio confondermi.
Ho bisogno di un targetet con 3 classi -
"-1" per entrare in breve.
"1" per la voce lunga.
"0" se entrambe le posizioni lunghe e corte sono negative (o entrambe sono positive, se mai lo sono)
È più facile addestrare un albero del genere che addestrarne 4 come prima. Ed è più facile commerciare con esso.
Ciò che mi ha sorpreso, tuttavia, è che aumentando il numero di obiettivi la classificazione ha funzionato meglio al di fuori del campione di allenamento. Forse dovreste aumentare il numero di classificazioni diverse?
Dovrebbe essere controllato molte volte, se è confermato è figo. Forse, l'albero imparerà a identificare bene certe classi, per esempio, il profitto di almeno 100 punti o qualcosa di simile. Poi sarà possibile fare nuovi obiettivi con tale logica per il conto reale.
Per esempio, potremmo creare dieci classi - "0" se la posizione lunga viene persa in ogni caso, "1" se la posizione lunga viene guadagnata da 0 a 100 punti. "2" se il profitto lungo è tra 100 e 200 pip. "-1" se il profitto corto è da 0 a 100 pip. "-2" se il profitto dello short è compreso tra 100 e 200 pips. ecc. Poi con la tabella riassuntiva delle risposte giuste e sbagliate saremo in grado di vedere se qualche classe sarà chiaramente migliore delle altre.
p.s. Non l'ho mai fatto io. Forse sto dicendo sciocchezze. Ma se ci si addentra negli alberi e in molte classi, allora un tale test è una logica continuazione dell'esperimento.
PS Posso darvi accesso al mio portatile via TW in modo da non appesantire il vostro PC.
Non ne ho bisogno ora, ho alcuni script R incasinati lì, sto provando diversi metodi di selezione dei parametri. Se qualcosa alla fine si adatterà, e il risultato sarà migliore che nel tuo programma - allegherò lo script qui e potrai continuare a sperimentare.
Non capisci il punto, non è a quel livello di astrazione, lascia perdere).
Non si tratta del livello, ma del soggetto. Un pattern è una reazione simile a un fattore esterno (irritante), nel nostro caso, per esempio, se il prezzo è salito di X punti, la probabilità che corregga presto è più alta che non. Oppure, ogni 5 candele rialziste in una fila di piccole candele indica un'alta probabilità di una grande candela ribassista, che si sovrapporrà ad almeno 3 delle candele rialziste. Ma se la probabilità di questi eventi cambia, allora per me è un cambiamento nel modello, e allora il TS smette di funzionare.
Ma la tua visione è diversa?
Hai una visione diversa?
Ho già descritto la mia visione lol
E non è solo una visione, è la realtà. Sta a tutti accettarlo o meno.
il livello di astrazione - non un bastoncino di sottaceto, ma perché i modelli cambiano nel mercato e con quale periodicità, causa ed effetto. Sono stanco di ripetermi.
Non ho bisogno di guardare la precisione, è una cattiva metrica, soprattutto quando ci sono molte classi. Per esempio, nel caso in cui ho addestrato l'ultimo albero - il 50% di tutti gli esempi sono di classe "0". L'albero può sempre restituire "0" a tutti, e avrà ragione nel 50% dei casi (invece del 33% casuale), il risultato sembra essere migliore del casuale, ma è ovvio che l'albero è inutile.
Una metrica migliore sarebbehttps://en.wikipedia.org/wiki/Cohen's_kappa per esempio.
Più tardi tirerò fuori tutte le regole dei due modelli e vedrò qual è il risultato se sommo i due modelli. Ora ho messo una rete in allenamento per interesse, forse raccoglierà qualcosa, ma sta già raccogliendo da 12 ore - è normale per le reti?
È meglio farlo da soli. Ci sono due set di obiettivi, ognuno con un mucchio di classi, non voglio confondermi.
Ho bisogno di un obiettivo con 3 classi -
"-1" per entrare in breve
"1" per la voce lunga
"0" se sia il lungo che il corto sono negativi (o entrambi sono positivi, se mai lo sono)
È più facile addestrare un albero del genere che addestrarne 4 come prima. Ed è più facile fare trading usandolo.
Va bene, lo farò presto e lo posterò qui.
Questo deve essere ripetutamente testato, se confermato, allora va bene. È possibile che l'albero impari a identificare bene classi specifiche, per esempio profitto di almeno 100 punti, o simili. Poi sarà possibile fare nuovi obiettivi con tale logica per il conto reale.
Per esempio, possiamo creare dieci classi - "0" se il long sta perdendo in ogni caso, "1" se il long sta guadagnando da 0 a 100 punti. "2" se il profitto lungo è tra 100 e 200 pip. "-1" se il profitto corto è da 0 a 100 pip. "-2" se il profitto dello short è compreso tra 100 e 200 pips. ecc. Poi con la tabella riassuntiva delle risposte giuste e sbagliate saremo in grado di vedere se qualche classe sarà chiaramente migliore delle altre.
p.s. Non l'ho mai fatto io. Forse sto dicendo sciocchezze. Ma se ce l'hai con gli alberi e un sacco di classi, allora questo test è una logica continuazione dell'esperimento.
Penso che l'albero lavori per eliminazione, cioè se trova 1, tutto il resto 0, ma quando ci sono più varianti inizia a classificare gli zeri rimanenti, invece di ammucchiarli, il che riduce l'errore (ma questa è la mia ipotesi). E per aiutarlo a classificare questi altri 2,3,4 penso di aggiungere un predittore che indicherà non solo il risultato finanziario dall'input, ma sulla base degli altri predittori disponibili formerà il segnale all'input, poi ci dovrebbe essere un feedback, cioè penso di aggiungere diverse giustificazioni degli input e il loro risultato finanziario. La difficoltà qui sarà nel caso di input contrastanti da parte di diversi TS, forse basta mettere questa situazione in un gruppo separato.
Sto provando diversi metodi di selezione dei parametri. Se qualcosa alla fine funzionerà, e il risultato sarà migliore che nel vostro programma - vi allego lo script qui, potete continuare a sperimentare.
Se ne avete bisogno, fatemelo sapere, mentre l'hardware è comunque inattivo.
Ho già descritto la mia visione lol.
E non è solo una visione, è la realtà. Sta a tutti accettarlo o meno.
il livello di astrazione - non un bastoncino di sottaceto, ma perché i modelli cambiano nel mercato e con quale periodicità, causa ed effetto. Sono stanco di ripetermi.
Così ho risposto che lo strumento mostra sciocchezze e si concentra sulle tendenze, il che non è vero.
Così ho risposto che lo strumento stava mostrando delle sciocchezze, concentrandosi sulle tendenze, il che è sbagliato.
concordato
concordato
Cioè i cicli possono essere lì, è solo che lo strumento non è lo stesso - è una percezione visiva.
Per favore, ditemi se ha 1001 criteri e mi sbaglio. Non ha senso contestare, ho detto della mia percezione visiva, se mi sbaglio, vorrei sapere se mi sbaglio.
Cioè i cicli possono essere lì, è solo che lo strumento non è lo stesso - è una percezione visiva.
Per favore, ditemi se ha 1001 criteri e mi sbaglio. Non ha senso per me discutere, ho detto la mia percezione visiva, se mi sbaglio vorrei sapere che mi sbaglio.
Ho mostrato alcuni periodici reali, e la decomposizione definisce anche loro
Vladimir Perervenko usa l'analisi spettrale, che è molto simile
come usarlo in pratica, che ognuno abbia un'immaginazione creativa malata, perché non sto dando consigli finché il graal non è finito
Ho mostrato alcune periodicità reali, e anche la decomposizione le determina
Vladimir Perervenko usa l'analisi spettrale, che è molto simile a
Come usarlo in pratica, lasciamo che ognuno usi la sua fantasia creativa malata, perché non darò consigli fino a quando il graal non sarà fatto.
Pensate che questi cicli esistano sul piccolo TF? Diamo un'occhiata, ci saranno altri bar!