C'è uno schema nel caos? Proviamo a trovarlo! Apprendimento automatico sull'esempio di un campione specifico. - pagina 13
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Se nessuno di loro dà nulla, che senso ha parlare di un legame mitico tra loro? spazzatura + spazzatura...?
Potete calcolare quante combinazioni ci saranno se ho, diciamo, 5000 predittori? Sarebbe bene allenare ogni combinazione 100 volte con un sid.... differente e diciamo un minuto per l'allenamento, quanto tempo ci vorrà?
Potete calcolare quante combinazioni ci saranno se ho, diciamo, 5000 predittori? Ogni combinazione deve essere addestrata 100 volte con un diverso sid.... e diciamo un minuto per l'allenamento, quanto tempo ci vorrà?
Prendete alcuni pezzi da indicatori diversi, tutti gli altri saranno comunque simili.
Non ha senso cercare una connessione tra di loro, presumibilmente alcune combinazioni daranno risultati migliori, quando separatamente non danno nulla.
e se funzionano separatamente, la loro combinazione può rafforzare il TS, ma non sempre.
Prendete alcuni pezzi da diversi indicatori, tutti gli altri saranno comunque simili.
non ha senso cercare un collegamento tra di loro, presumendo che alcune combinazioni diano risultati migliori, quando singolarmente non danno nulla.
e se funzionano separatamente, la loro combinazione può rafforzare il TS, ma non sempre.
Che cosa significa "non dare nulla", come lo si misura? Per esempio, stimo lo spostamento di probabilità di ogni segmento quantistico del predittore e seleziono, diciamo, quelli che spostano la probabilità del 5% in una direzione o nell'altra.
E per quanto riguarda i diversi indicatori, beh, ho già pubblicato i dati interni del modello qui - include un discreto numero di indicatori - sei sicuro che se li sostituisci casualmente con altri, il modello guadagnerà lo stesso?
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C'è un modello nel caos? Proviamo a trovarlo! Machine learning sull'esempio di un campione specifico.
Aleksey Vyazmikin, 2022.11.02 18:10
Ecco un'altra variante: mi piace ancora di più, perché il risultato è stabile su tutti i campioni.
Che cos'è il "nulla", come lo si misura? Ad esempio, stimo lo spostamento di probabilità di ogni segmento quantistico del predittore e seleziono, ad esempio, quelli che spostano la probabilità del 5% in una direzione o nell'altra.
E per quanto riguarda i diversi indicatori, beh, ho già pubblicato i dati interni del modello qui - include un discreto numero di indicatori - sei sicuro che se li sostituisci a caso con altri, il modello guadagnerà lo stesso?
Beh, come misurare su nuovi dati.
e quando ce ne sono molti, è impossibile interpretare i risultati.
Come si fa a misurare i nuovi dati
e quando ci sono molti dati, è impossibile interpretare i risultati.
Impossibile, ecco perché sto sviluppando diversi metodi di selezione.
È possibile esaminare nuovi dati, ma dobbiamo aspettarci che il risultato si ripeta sui prossimi nuovi dati.... Vorrei avere un criterio interno di valutazione del predittore che mi permetta di aspettarmi questo risultato con una probabilità maggiore.
Ho fatto alcuni esperimenti - che pubblicherò probabilmente più avanti - e ho scoperto che è possibile addestrare un modello sulla prima metà del 2014 e che questo guadagnerà nel 2022.... ma non sempre nei semestri intermedi tra questi periodi. Quindi, quali conclusioni dobbiamo trarre: il modello è una scoria o ha ancora bisogno di predittori aggiuntivi per identificare la differenza tra questi semestri?
Impossibile, ecco perché sto sviluppando diversi metodi di selezione.
È possibile esaminare nuovi dati, ma dobbiamo aspettarci che il risultato si ripeta sui prossimi nuovi dati.... Vorrei avere un criterio interno di valutazione del predittore che mi permetta di aspettarmi questo risultato con una probabilità maggiore.
Ho fatto alcuni esperimenti, che pubblicherò probabilmente più avanti, ed è emerso che è possibile addestrare un modello sulla prima metà del 2014 e che questo guadagnerà nel 2022.... ma non sempre nei semestri intermedi tra questi periodi. Quindi, quali conclusioni dobbiamo trarre: il modello è una scoria o ha ancora bisogno di predittori aggiuntivi per identificare la differenza tra questi semestri?
Ho preso 4 indicatori std con periodi diversi e li ho addestrati per gli ultimi 12 anni, il test dei 10 anni precedenti (a sinistra della linea tratteggiata).
Lì cade proprio sul cambiamento del trend globale (grafico arancione), ma il TS in qualche modo tiene.
In questo modo è possibile vedere che tipo di operazioni apre sul grafico e dove, in modo da poter stimare approssimativamente il principio e partire da lì.
Bene, ho preso 4 indicatori std con periodi diversi e mi sono allenato su di essi per gli ultimi 12 anni, il test dei 10 anni precedenti (a sinistra della linea tratteggiata).
Lì cade proprio sul cambiamento del trend globale (grafico arancione), ma il TS in qualche modo resiste.
In questo modo è possibile vedere che tipo di operazioni apre sul grafico e dove, in modo da poter stimare approssimativamente il principio e partire da lì.
Sembra una strategia in controtendenza con entrate su forti outlier/trend contrari al movimento - pochi trade in 10 anni.
Se il richiamo è molto basso, ha anche senso combinare i modelli - possono incrociarsi molto raramente, ma il numero di operazioni aumenterà nel corso del periodo di tempo.
Sembra una strategia in controtendenza con ingressi su forti outlier/trend contrari al movimento - pochi scambi in 10 anni.
Con un richiamo bassissimo, ha anche senso combinare i pattern - possono sovrapporsi molto raramente, ma il numero di operazioni aumenterà nel corso del periodo di tempo.
Questo è solo un esempio
questo è solo un esempio
Un esempio di schema coerente rivelato dal modello su un lungo periodo di tempo? Va bene.
Un esempio di manifestazione di un modello stabile rivelato dal modello su un lungo periodo di tempo? Va bene.