Dov'è la linea di demarcazione tra l'adattamento e i modelli reali? - pagina 54
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La stragrande maggioranza dei trader sta perdendo, è un modello? Sì. C'è uno schema? No. Fringe, però. Si possono fare soldi con questo? Sì, impara a fare lo chef.
Ha-ha-ha-.... Non è divertente.
Ho accidentalmente fatto un altro esperimento tematico, i cui risultati non ho nemmeno capito come valutare)
Ho ottimizzato il mio Expert Advisor e per sbaglio gli ho dato un file con dati completamente sbagliati per l'analisi. Cioè, durante l'ottimizzazione l'Expert Advisor faceva trading basandosi sui dati del novembre 2010 ma analizzava i dati di qualche parte del 2009 (non c'è quasi nessuna correlazione significativa) e apriva trade basandosi su di essi. Come risultato dell'apprendimento, ho ottenuto il risultato di 1000 vecchi pip di profitto con puro adattamento (ho analizzato una cosa, scambiato l'altra). Capito l'errore, eseguito l'ottimizzazione con i dati corretti - il risultato è stato 2000 pips. Ora penso a come imparare a separare la componente di fitting dai risultati dell'allenamento con fitting puro e fitting + regolarità.
E in generale, l'approccio: analizzare uno, commerciare un altro, non ci permetterà di determinare la "persistenza" dell'Expert Advisor?
.........
E in generale, l'approccio stesso: analizzare una cosa, scambiarne un'altra, non ci permetterebbe di determinare la "persistenza" di un esperto?
È quello che fanno sempre tutti. Analizzare la storia è una cosa, fare trading nella vita reale è un'altra.
O, o meglio, senza o, non capisco niente.
È quello che fanno sempre tutti. Analizzare la storia è una cosa, fare trading nella vita reale è un'altra.
O, più probabilmente, senza o, non capisco niente.
Supponiamo che l'Expert Advisor utilizzi il time frame da 1 a 200 e apra in direzione della sua direzione dalla 2a alla 1a barra, MA[1]>MA[2] - comprare, MA[1]<MA[2] - vendere.
I numeri erano sbagliati e le condizioni sono le seguenti MA[1000001]>MA[1000002] - comprare, MA[1000001]<MA[1000002], cioè il comportamento della bacchetta su milioni di barre non descrive la situazione attuale quando l'EA apre il trade. La condizione di Expert Advisor è "vuoto", un placebo. Tuttavia, troveremo quasi certamente il periodo di sventolamento in cui avremo un profitto sul periodo di apprendimento. Questo sarà puro inseguimento nudo. Questo è quello di cui parlavo. Anche se, torcere un Expert Advisor così primitivo con un piccolo numero di gradi di libertà in questo modo è probabilmente senza senso. Ma al suo posto, immaginate un NS i cui input non hanno nulla a che fare con la realtà durante il periodo di allenamento (per esempio, una sequenza binaria di bit da una copia digitale di un video sulla vita dei pinguini)? Facciamo in modo che l'Expert Advisor realizzi un profitto nella fase di apprendimento dal nulla, lo adattiamo deliberatamente e cerchiamo di stimare quanto sia adatto. In qualche modo... Poi diamo i dati corretti che descrivono la situazione al momento di prendere una decisione da parte dell'Expert Advisor nello stesso periodo di apprendimento. Otteniamo anche il risultato. Invertiamo questi due risultati, cercando di capire l'adattamento dell'Expert Advisor, l'informatività degli input, la capacità di rilevare i modelli, ecc.
Non so se è diventato più chiaro)
Supponiamo che il mio Expert Advisor utilizzi una regola di swing con periodi da 1 a 200 e apra nella direzione della sua direzione dalla 2a alla 1a barra, MA[1]>MA[2] - comprare, MA[1]<MA[2] - vendere.
I numeri erano sbagliati e le condizioni sono le seguenti MA[1000001]>MA[1000002] - comprare, MA[1000001]<MA[1000002], cioè il comportamento della bacchetta su milioni di barre non descrive la situazione attuale quando l'EA apre il trade. La condizione di Expert Advisor è "vuoto", un placebo. Tuttavia, troveremo quasi certamente il periodo di ondulazione in cui avremo un profitto sul periodo di apprendimento. Questo sarà puro inseguimento nudo. Questo è quello di cui parlavo. Anche se, torcere un Expert Advisor così primitivo con un piccolo numero di gradi di libertà in questo modo è probabilmente senza senso. Ma al suo posto, immaginate un NS i cui input non hanno nulla a che fare con la realtà durante il periodo di allenamento (per esempio, una sequenza binaria di bit da una copia digitale di un video sulla vita dei pinguini)? Facciamo in modo che l'Expert Advisor realizzi un profitto nella fase di apprendimento dal nulla, lo adattiamo deliberatamente e cerchiamo di stimare quanto sia adatto. In qualche modo... Poi diamo i dati corretti che descrivono la situazione al momento di prendere una decisione da parte dell'Expert Advisor nello stesso periodo di apprendimento. Otteniamo anche il risultato. Stiamo cercando di capire l'adeguatezza dell'esperto e l'informatività degli input, ecc.
Non so se sia diventato più chiaro).
Comunque, l'argomento è figo.
Ovviamente, un insieme sufficientemente complesso di funzioni sintonizzabili può essere fatto per mappare qualsiasi insieme casuale in qualsiasi altro insieme (casuale o no) regolando i parametri di mappatura. Teoricamente con un certo grado di precisione... :)
Anche i trader di DC (e non solo) sono addestrati a fare trading in questo modo: insegnano a convertire un flusso piuttosto casuale di indicatori standard (leggi - non funzionanti) in un flusso di operazioni commerciali... :-) ... .. // o :-( ... ?
Recentemente ho avuto un incidente: ho ottimizzato un Expert Advisor utilizzando alcuni indicatori intelligenti che hanno diverse modalità di lavoro. Le modalità sono parametrizzabili (ognuna a modo suo). Così ho impostato i parametri di una modalità sbagliata per l'ottimizzazione. Cioè, questi parametri non hanno avuto alcun effetto sulle prestazioni dell'Expert Advisor nella modalità corrente degli indicatori.
// Non ho trovato il mio errore in tempo, perché ci sono un paio di parametri che sono ottimizzati oltre a quelli che non funzionano. Pertanto, l'ottimizzazione è stata completata.
Un risultato interessante: questi parametri (non funzionanti) sono gradualmente convergenti ai loro valori specifici e non sono cambiati fino alla fine dell'ottimizzazione. Cioè, si sono comportati in modo pseudo-sensibile, come se fossero davvero ottimizzati... (!!!) Se non fossi l'autore dell'esperto, avrei deciso che questi sono i valori Exact-Optimal-Graal-itp, che dovrebbero essere conservati con cura (preferibilmente in segreto dal pubblico) e youzu, youzu, youzu...... E in nessun caso non cambiarlo!
Quando ho visto e realizzato questo caso, ho pensato tristemente - questo è l'esatto meccanismo di creazione della superstizione, di cui tutta la nostra imperscrutabile vita, e il Forex in particolare, è pieno... ;-)
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E per quanto riguarda il suggerimento di studiare i sistemi per la "regolabilità" - non ne vale la pena, secondo me. È chiaro che un buon sistema è ben adattabile. Ma è anche bravo ad astrarre. Un cattivo sistema può essere poco adattabile e ben adattabile. Ma non può astrarre. Quindi l'adattabilità è difficilmente un criterio per la qualità di un sistema (la sua generalizzabilità).
È meglio utilizzare una misura nota con l'aggiunta di un segnale casuale di bassa ampiezza nella fase di formazione per ridurre i fenomeni di adattamento. Questo è di uso più pratico.
Supponiamo che il mio Expert Advisor utilizzi una regola di swing con periodi da 1 a 200 e apra nella direzione della sua direzione dalla 2a alla 1a barra, MA[1]>MA[2] - comprare, MA[1]<MA[2] - vendere.
I numeri erano sbagliati e le condizioni sono le seguenti MA[1000001]>MA[1000002] - comprare, MA[1000001]<MA[1000002], cioè il comportamento della bacchetta su milioni di barre non descrive la situazione attuale quando l'EA apre il trade. La condizione di Expert Advisor è "vuoto", un placebo. Tuttavia, troveremo quasi certamente il periodo di ondulazione in cui avremo un profitto sul periodo di apprendimento. Questo sarà puro inseguimento nudo. Questo è quello di cui parlavo. Anche se, torcere un Expert Advisor così primitivo con un piccolo numero di gradi di libertà in questo modo è probabilmente senza senso. Ma al suo posto, immaginate un NS i cui input non hanno nulla a che fare con la realtà durante il periodo di allenamento (per esempio, una sequenza binaria di bit da una copia digitale di un video sulla vita dei pinguini)? Facciamo in modo che l'Expert Advisor realizzi un profitto nella fase di apprendimento dal nulla, lo adattiamo deliberatamente e cerchiamo di stimare quanto sia adatto. In qualche modo... Poi diamo i dati corretti che descrivono la situazione al momento di prendere una decisione da parte dell'Expert Advisor nello stesso periodo di apprendimento. Otteniamo anche il risultato. Invertiamo questi due risultati, cercando di capire l'adattamento dell'Expert Advisor, l'informatività degli input, la capacità di rilevare i modelli, ecc.
Non so se è diventato più chiaro).
Non solo c'è sempre un MA per l'intervallo ottimizzato della storia, al quale il TS sarà redditizio, ma attenzione... ci possono essere diverse AM.
Così, la situazione potrebbe essere come la vostra. Vale a dire che i parametri del sistema, non avendo nulla in comune con le regolarità del mercato, sono redditizi in diversi intervalli della storia, e possono anche essere redditizi in futuro. E potrebbero non farlo.
Per questo motivo i TS sono divisi in due tipi. Il secondo tipo darà profitto oppure no. È facile da controllare. Ma il primo tipo - non so, come possiamo controllarlo?
A mio parere, non si dovrebbe cercare una linea di demarcazione tra l'adattamento e il non adattamento. Dovresti concentrarti sul TC, dove non c'è nessuna linea. Ecco come stanno le cose. Almeno ci sarà la sensazione che non ci sia una linea di confine e che sia stato trovato un modello. Come può essere altrimenti? Non ci sono e non ci saranno mai garanzie. Ci sarà un'eterna condizione di incertezza e un eterno diritto di scelta. :)
Non so se è chiaro.
Non so se ho fatto bene questa volta. :)
E per quanto riguarda il suggerimento di studiare i sistemi per "adattarsi" - non ne vale la pena, secondo me. È chiaro: un buon sistema è ben adattabile. Ma può anche astrarre. Un cattivo sistema può essere poco adattabile e ben adattabile. Ma non può astrarre. Quindi l'adattabilità difficilmente può essere un criterio per la qualità di un sistema (capacità di generalizzare).
Beh, non è un fine in sé, una prova di idoneità, è solo un pensiero errante alla ricerca di un "confine") I risultati pratici sono più vicini a me in qualche modo. Il pensiero si forma all'incirca così: abbiamo due risultati di apprendimento su un pezzo di storia, adattamento (P1) e adattamento+illegalità (P2).
P1 ~= P2:
- Il TS ha una capacità di generalizzazione eccessiva per trovare i modelli per cui è progettato (ad esempio nel NS - rimuovere 1 strato, fare meno neuroni nascosti, prendere una funzione di attivazione diversa, ecc. O è più semplice, le nostre regolarità non sono affatto regolarità.
2*P1< P2:
- ciò che è necessario, ha senso pasticciare con TC, il miglior risultato dell'addestramento è probabilmente in grado di rilevare i modelli.
Questi sono i tipi di catene per l'applicazione pratica che sto cercando di costruire. E penso che per alcuni dei miei TC potrebbe funzionare.
E questa volta ho fatto bene. :)
Devo essere vicino a qualcosa) avevo paura della mia capacità di esprimere i miei pensieri.
1) In forma per approfittare del post-effetto (inerzia delle proprietà del mercato)?
2) Non si regola per approfittare dell'effetto no-falso-ottimizzazione?
Una contraddizione?
Ci sono altre opzioni :)
1) In forma per approfittare degli effetti dei postumi (inerzia delle proprietà del mercato)?
2) Non si regola per approfittare dell'effetto no-falso-ottimizzazione?
Contraddizione?
Ci sono altre opzioni :)
L'effetto di nessuna falsa ottimizzazione... Mi ha quasi rotto il cervello.
1) Proprietà di inerzia del mercato. Tutto l'AT si basa su questo. L'AT presuppone che un processo, una volta iniziato (non si sa quando), continui (non si sa per quanto tempo). Un esempio tipico: MA200, il prezzo ha attraversato una barra scivolosa verso il basso, entriamo in posizione Sell sperando che continui a scendere. Ma il prezzo non va, non si preoccupa di МА200, si gira immediatamente e sale. Aspettiamo. Il prezzo si muove verso l'alto e incrocia MA200 verso l'alto - questo è un segnale di acquisto - la moglie sbaglia il cappotto nuovo).
Lo stesso vale per i canali, i livelli, ecc.
2) La proprietà della causalità. Se c'è una catena di eventi di sequenza e lunghezza predeterminate, allora c'è una catena di eventi di ritorno, come sequenza e lunghezza note in anticipo. Il metodo di ottimizzazione rivela le regolarità dell'influenza dei cambiamenti nella catena causale degli eventi sulla catena di eventi conseguente. Qui tutto è semplice - o troviamo regolarità o no, è facile da controllare, facile da usare.
Suggerisci proprio queste altre opzioni.
joo:
2) Proprietà di causalità. Se c'è una catena di eventi di una sequenza e lunghezza predeterminate, allora c'è anche una catena reciproca di eventi di una sequenza e lunghezza predeterminate. Il metodo di ottimizzazione rivela le regolarità dell'influenza dei cambiamenti nella catena causale degli eventi sulla catena di eventi conseguente. È semplice - o troviamo delle regolarità o non le troviamo, è facile da controllare, facile da usare.
Continuando il ciclo della "mente ingannata dal caso" o della "follia creativa dei meccanismi genetici della vita". ;-)
Estratto da un libro sull'apprendimento con più rinforzi. Karen Pryor "Non ringhiare al cane".
// Tutto il libro è nel trailer. Raccomandato.
Superstizione: rinforzi casuali
Nella vita reale, i rinforzi si verificano ad ogni turno e spesso sono solo una coincidenza accidentale. Un biologo che ha studiato i falchi ha osservato che se un falco cattura un topo sotto un certo cespuglio, controllerà quel cespuglio ogni giorno per una settimana, e a volte più; la probabilità che voli su quel punto particolare è dovuta alla forza del rinforzo. Provate a passare davanti a un bidone della spazzatura senza guardarlo attentamente, se il giorno prima - ci avete trovato cinque dollari. Il rinforzo casuale è buono per il falco; in generale, si può dire che il comportamento animale si è evoluto in modo tale che ogni specie ha la capacità di beneficiare di qualsiasi rinforzo. Tuttavia, molti rinforzi casuali non sono accompagnati da un risultato utile, ma possono comunque avere una forte influenza sul comportamento. Quando il comportamento non è legato ad eventi successivi ma è associato nel cervello del soggetto ad essi come condizione necessaria per il loro verificarsi, si parla di comportamento superstizioso. Un esempio di questo è la persona che mastica una matita. Se vi capita di mettere in bocca una matita durante un esame e subito vi viene in mente la risposta giusta o un buon pensiero, questo rinforzo potrebbe cambiare il vostro comportamento: i buoni pensieri sono venuti fuori mentre stavate masticando la matita, quindi l'azione è rinforzata. Quando ero al college, non avevo una sola matita che non fosse coperta di segni di denti - in esami particolarmente difficili a volte masticavo la matita a metà. Ero sicuro che mi aiutasse a pensare. In realtà, era solo un comportamento casuale e contingente. Lo stesso si potrebbe dire dell'indossare certi vestiti, o dell'eseguire un certo rituale prima di intraprendere un determinato compito. Ho visto un giocatore di baseball che eseguiva una catena di azioni in nove parti ogni volta che si preparava a lanciare: toccarsi il cappello, toccare il guanto con la palla, spostare il cappello in avanti, strofinarsi l'orecchio, spostare il cappello indietro, mischiare il piede, ecc. Nei momenti difficili, poteva ripetere tutte e nove le azioni due volte senza mai disturbare il loro ordine: Questa sequenza di azioni si faceva molto rapidamente, i commentatori non si soffermano mai su di essa - ma costituisce comunque un complesso comportamento superstizioso. Le "superstizioni" sorgono spesso nell'addestramento degli animali. L'animale può essere guidato nelle sue risposte da criteri che non avevate intenzione di introdurre, ma che spesso coincidono con il rinforzo e formano un legame condizionato. Per esempio, un animale può credere che per essere rinforzato, deve essere in un certo posto, girarsi in una certa direzione, o sedersi in un modo particolare. Quando vuoi che funzioni in un posto nuovo o con un orientamento diverso, improvvisamente l'intero comportamento è misteriosamente rotto, e vai a capire perché è successo. Quindi è molto meglio, non appena il comportamento comincia a formarsi, iniziare a diversificare le opzioni per condizioni che non vi sembrano importanti, in modo che non ci sia qualche condizionamento accidentale che poi vi intralcerà. Soprattutto, assicuratevi che non si formino connessioni temporali casuali. Sia gli animali che gli esseri umani sono molto bravi a percepire gli intervalli di tempo. Una volta ero abbastanza sicuro di aver addestrato due cavie a saltare a comando (al segnale della mia mano), finché uno degli scienziati in visita mi dimostrò con un cronometro in mano che saltavano ogni ventinove secondi. Ero io che li avevo inavvertitamente condizionati a dare il comando con grande regolarità, e loro approfittavano di questo invece delle informazioni che supponevo dovessero usare. Molti allenatori ereditari sono semplicemente prigionieri di un modo superstizioso di pensare e di comportarsi. Ho incontrato alcuni tra loro che dicono che i delfini preferiscono le persone vestite di bianco, che i muli dovrebbero essere picchiati, che agli orsi non piacciono le donne, ecc. Questo vale anche per coloro che lavorano con le persone e credono, per esempio, che i bambini di quinta elementare debbano essere sgridati e che la punizione sia necessaria per ottenere rispetto. Tali educatori sono in balia della tradizione, sono costretti a lavorare sempre negli stessi modi perché non possono separare i metodi efficaci da ciò che è semplicemente superstizione. Questa debolezza, o confusione, si trova in molte professioni - nell'educazione, nell'ingegneria, nell'esercito, ma forse soprattutto nella medicina. È spaventoso quante cose vengono prescritte al paziente, non perché abbiano proprietà medicinali, ma perché si è sempre fatto o si fa. Chiunque sia stato in ospedale può pensare a una mezza dozzina di esempi di azioni inutili che non costituiscono altro che un comportamento superstizioso. È interessante notare che il comportamento superstizioso non scompare se si fa semplicemente notare la sua inefficacia; essendo molto rote, è corrispondentemente molto sorvegliato. Provate a parlare con un medico della sua abitudine di usare un trattamento inefficace o addirittura dannoso, e otterrete un rifiuto in termini appropriati; sono sicuro che anche quel giocatore di baseball con un'espressione superstiziosa a nove passi di eccitazione nervosa si opporrà con veemenza a chiunque gli suggerisca di giocare a palla senza, diciamo, un berretto che tocca quattro volte. L'unico modo per sbarazzarsi del comportamento superstizioso è assicurarsi che non sia legato al rinforzo. Mio figlio Ted ama la scherma. Va ad allenarsi due o tre volte alla settimana e spesso va alle competizioni nei fine settimana. Un giorno, durante un duello con un partner forte, si sentì depresso perché aveva lasciato a casa la sua spada preferita. Ha perso la partita. Poi si rese conto che sentirsi depresso aveva ovviamente molta più influenza sulle sue azioni che la spada che stava usando, e quindi avere una spada "preferita" - una superstizione. Ted identificò e lottò con ogni comportamento superstizioso che poteva essere associato alla scherma. Trovò molti di questi punti in se stesso, dall'attaccamento a certi articoli di abbigliamento alla convinzione interiore che il suo combattimento potesse essere influenzato da un sogno, da una discussione o anche dall'assenza di succo di frutta ad una gara. Analizzando sistematicamente ognuna di queste circostanze, ruppe uno ad uno la sua dipendenza da esse, poiché si rese conto che erano superstizioni. Come risultato, ora va in ogni combattimento calmo e fiducioso, anche se ha avuto un incubo di essere in ritardo per il treno, di perdere il suo equipaggiamento, delle battaglie con i tassisti, anche se combatte con una spada presa in prestito in una tuta da ginnastica e indossando calzini diversi.