C'è uno schema nel caos? Proviamo a trovarlo! Apprendimento automatico sull'esempio di un campione specifico. - pagina 10

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treno

Ecco come appare il modello sul campione di allenamento: si può notare un buon margine di delta tra la curva verde e quella rossa - questo è il profitto.

Ma qui di seguito possiamo vedere come il delta si sia ridotto sul campione d'esame.

Rispetto al tester, il bilancio calcolato si è rivelato un po' più ottimista, ma la struttura è identica: penso che continuerò a usarlo per la valutazione iniziale.


 
Aleksey Vyazmikin #:

Ecco come appare il modello nel campione di allenamento: si può notare un buon margine di delta tra la curva verde e quella rossa: questo è il profitto.

Ma qui di seguito possiamo vedere come il delta si sia ridotto nel campione d'esame

Rispetto al tester, il bilancio calcolato si è rivelato un po' più ottimista, ma la struttura è identica: penso che continuerò a usarlo per la valutazione iniziale.


0,10500 è l'opzione migliore. È più o meno come il vostro. Ma la linea di equilibrio è diversa. E l'errore è di circa 0,5. È rischioso, peggiorerà un po' e potrebbe iniziare a prosciugarsi. 4200 operazioni e solo 0,10500 /4200 ~= 0,00002 per operazione. Molto rischioso. Spread, slippage, ecc. si mangiano tutte le vincite.


 
elibrarius #:
0,01050 è il migliore. È più o meno come il vostro. Ma la linea di equilibrio è diversa. E l'errore è di circa 0,5. È rischioso, si deteriorerà un po' e potrebbe iniziare a prosciugarsi. 4200 operazioni e vincere solo 0,01050 /4200 ~= 0,00002 per operazione. Molto rischioso. Lo spread, lo slippage, ecc. si mangiano tutte le vincite.


Grazie al modello, la percentuale di operazioni redditizie è aumentata del 4%, e in più MM darà lo stesso importo - e ora si può pensare allo sfruttamento.

Ma ritengo che questo markup non sia corretto, perché non si basa sulla struttura del mercato - non c'è alcun tentativo di confrontare condizioni di mercato simili per la formazione, quindi il modello deve fare tutto da solo.

 
Inoltre, penso che l'equilibrio dovrebbe essere determinato alla fine da due modelli (acquisto e vendita) - dopo tutto, possono auto-compensarsi.
 
Aleksey Vyazmikin #:
Inoltre, penso che l'equilibrio dovrebbe essere determinato alla fine da due modelli (comprare e vendere) - perché possono auto-compensarsi.
Sono d'accordo, è quello che faccio per i miei esperimenti, le diverse classi non dovrebbero interferire l'una con l'altra durante l'allenamento. 1 modello cercherà il risultato migliore in assoluto. I due modelli migliori dovrebbero essere complessivamente migliori di uno solo. Ma d'altra parte possono andare in sovrallenamento più velocemente, cioè il sovrallenamento dovrebbe essere bloccato più fortemente.
 
Aleksey Vyazmikin #:
Inoltre, penso che l'equilibrio dovrebbe essere determinato alla fine da due modelli (acquisto e vendita) - perché possono auto-compensarsi.
Imparare sulle prime 2 colonne) Sull'ultimo campione in H1.
 
elibrarius #:
Treno sulle prime 2 colonne) Sull'ultimo campione in H1.

L'andamento temporale si riprende?

 
Aleksey Vyazmikin #:

Sta rilevando uno schema temporale?

Io lo faccio. Vediamo cosa si ottiene
 
elibrarius #:
Lo faccio. Vedere cosa si ottiene

Al momento mi sto divertendo con un approccio diverso, ma non ho ancora avuto modo di testarlo. Ma credo che lo troverà anche, se è ovvio.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Mi sto divertendo un po' con un approccio diverso - non ho ancora avuto modo di verificarlo. Ma penso che lo troverà, se tutto è ovvio.

Il punto è che è 2 volte migliore rispetto a 5000+ caratteristiche.
Risulta che tutte le altre 5000+ caratteristiche peggiorano solo il risultato. Anche se, se le selezioni, ne troverai sicuramente alcune che migliorano.
È interessante confrontare ciò che il tuo modello mostrerà con queste due caratteristiche.

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