왜 알려지지 않은 미래인가? 모든 것은 역사에서 알려져 있습니다. 나는 1-10 조각에 대해 가르치고 교차 검증으로 확인합니다. 그런 다음 11, 12 등에 대한 통계를 얻습니다. 조각과 내가 1-10 조각에받은 것과 비교하십시오. 저것들. 실제 거래의 완전한 비유. 이 스레드에서 많이 다루었습니다.
산산이치 포멘코 : 왜 알려지지 않은 미래인가? 모든 것은 역사에서 알려져 있습니다. 나는 1-10 조각에 대해 가르치고 교차 검증으로 확인합니다. 그런 다음 11, 12 등에 대한 통계를 얻습니다. 조각과 내가 1-10 조각에받은 것과 비교하십시오. 저것들. 실제 거래의 완전한 비유. 이 스레드에서 많이 다루었습니다.
네, 그렇게 이해했습니다.
그리고 이러한 방식으로 모델의 다양한 변형을 얼마나 많이 봅니까? 11, 12 등에 그런 일이 발생합니까? 모델이 훈련 조각보다 조각에 대해 더 나쁜 성능을 보여 처음부터 다시 시작합니까?
그러나 나는 당신이 거래와 거의 관련이없는 것을 예측하고 있다는 인상을 받았습니다. 귀하의 모델이 60-70%를 그렇게 쉽게 얻고 여전히 정확한 신호를 제공할 수는 없습니다. 우리는 재교육과 전쟁 중이며 데이터를보고 단순히 신호가 없다고 말했습니다. 귀하의 작업은 Fisher의 Iris 예측과 유사합니다. 나는 약간의 shusy를 제거했고 모든 것이 영구적으로 작동합니다. 동료인 당신은 복잡한 프로세스를 예측하려고 시도하지 않았습니다. 소음이 많은 곳에서는 즉시 거절하십시오. 그리고 고객의 돈을 제외하고는 귀하에게 어떤 이점이 있는지 전혀 명확하지 않습니다.
더욱이, 당신은 자신있게 그것에 대해 이야기하지만 당신의 예측이 미래에 어떻게 작용했는지 모릅니다.
그러나 나는 당신이 거래와 거의 관련이없는 것을 예측하고 있다는 인상을 받았습니다. 귀하의 모델이 60-70%를 그렇게 쉽게 얻고 여전히 정확한 신호를 제공할 수는 없습니다. 우리는 재교육과 전쟁 중이며 데이터를보고 단순히 신호가 없다고 말했습니다. 귀하의 작업은 Fisher의 Iris 예측과 유사합니다. 나는 약간의 shusy를 제거했고 모든 것이 영구적으로 작동합니다. 동료인 당신은 복잡한 프로세스를 예측하려고 시도하지 않았습니다. 소음이 많은 곳에서는 즉시 거절하십시오. 그리고 고객의 돈을 제외하고는 귀하에게 어떤 이점이 있는지 전혀 명확하지 않습니다.
더욱이, 당신은 자신있게 그것에 대해 이야기하지만 당신의 예측이 미래에 어떻게 작용했는지 모릅니다.
"복잡한 프로세스"가 무엇인지 이해할 수 없습니다. 터미널에 있는 견적에 진짜 고문이 붙어 있습니다... 그들이 주는 것은 무엇이든 우리는 씹습니다.
나는 이미 세 개의 창이 있는 이전 시간대의 TS에서 예측을 사용한다고 썼습니다. 수석 TF가 방향을 설정합니다. 그러나 이 외에도 고문은 위험 관리를 목적으로 하는 상당히 많은 도구 세트를 가지고 있습니다. 따라서 다음 캔들이 ZZ 방향에 속할지 여부를 예측하는 오류의 백분율이 전체 결과에 어떤 영향을 미치는지 말할 수 없고 저도 관심이 없습니다.
이전 게시물을 반복합니다. 저는 R의 도구, 특히 기계 학습을 사용하여 특정 Expert Advisor의 특정 문제를 해결하려고 합니다. 일반적으로가 아니라 구체적으로. 다른 TS에서는 내 접근 방식이 작동하지 않을 가능성이 높습니다.
미래를 위해..
12월부터 운항중이며 정상운항입니다. Expert Advisor의이 위치에 있던 지표와 달리 최소한 몇 가지 고려 사항이있는 재교육에 대한 도구가 있습니다. 지연을 제거했습니다. 약간의? 큰 진전입니다. 이것이 궁극적인 진실인가? 당연히 아니지.
10겹에 대한 M1 교차 검증이 있는 하나의 교육 주기를 올바르게 이해하고 있습니다. 학습 매개변수의 각 조합에 대해 9겹으로 학습하고 지연을 확인합니다. 그래서 10번. 10개의 보류 중인 폴드에 대한 품질 메트릭의 평균 값을 얻습니다. 이 양을 m1이라고 합시다.
저도 비슷한걸 하는데 테스트창이 아니라 훈련창을 움직입니다. 중간에는 항상 이동 가능한 훈련 창이 있고 테스트 데이터는 양쪽에 프레임을 지정합니다. 종속성이 이미 불안정하고 일부 "우세한 기간"이 지속적으로 앞뒤로 떠 있는 경우(mytarmailS에 따르면 나 자신은 빈도와 푸리에 방법을 모릅니다) - 극단에서 배우는 의미가 없다고 생각합니다. 시간) 상황, 그리고 극단적인 옵션의 모델에 의해 근사될 수 있는 중간에 무언가를 테스트합니다. 훈련을 위해 나는 데이터의 50%보다 훨씬 더 적게 사용하므로 괜찮습니다(적어도 나쁘지는 않음)
이 그림의 외부 루프와 같은 것을 사용하지만 파란색 루프에서 훈련하고 회색 루프에서 테스트합니다. 나는 훈련을 위해 가져오는 직렬 데이터의 30%에 관계없이 모델이 나머지 데이터와 수익성 있게 거래할 수 있도록 하려고 노력합니다. 연속 데이터의 10%를 훈련에 사용하여 전체 기간 동안 잘 거래되는 모델을 훈련할 수 있다면 새 데이터에서도 모든 것이 괜찮을 것이라는 이론이 있습니다.
THIS IS NOT INVESTMENT ADVICE. The information is provided for informational purposes only. In the Time Series Matching post, I used one to one mapping to the compute distance between the query(cur…
어떻게 정의했습니까? 당시 알려지지 않은 미래에 대한 예측 변수를 추적했습니까?
왜 알려지지 않은 미래인가? 모든 것은 역사에서 알려져 있습니다. 나는 1-10 조각에 대해 가르치고 교차 검증으로 확인합니다. 그런 다음 11, 12 등에 대한 통계를 얻습니다. 조각과 내가 1-10 조각에받은 것과 비교하십시오. 저것들. 실제 거래의 완전한 비유. 이 스레드에서 많이 다루었습니다.
네, 그렇게 이해했습니다.
그리고 이러한 방식으로 모델의 다양한 변형을 얼마나 많이 봅니까? 11, 12 등에 그런 일이 발생합니까? 모델이 훈련 조각보다 조각에 대해 더 나쁜 성능을 보여 처음부터 다시 시작합니까?
네, 그렇게 이해했습니다.
그리고 이러한 방식으로 모델의 다양한 변형을 얼마나 많이 봅니까? 11, 12 등에 그런 일이 발생합니까? 모델이 훈련 조각보다 조각에 대해 더 나쁜 성능을 보여 처음부터 다시 시작합니까?
편차는 약 2-3%이고 평균은 27-28%입니다. 평균으로부터의 편차로서의 변동입니다.
당신이 쓰는 것은 학습 오류를 줄이는 것입니다. 나는 그것을하지 않았다. 내 예측 변수의 경우 GBM이 최고이고 ada가 그 다음입니다. RF를 사용하고 있습니다. 다음은 SVM과 최악의 nnet입니다. 보시다시피 저는 최고의 모델을 사용하고 있지 않습니다.
편차는 약 2-3%이고 평균은 27-28%입니다. 평균으로부터의 편차로서의 변동입니다.
당신이 쓰는 것은 학습 오류를 줄이는 것입니다. 나는 그것을하지 않았다. 내 예측 변수의 경우 GBM이 가장 좋고 ada가 그 다음입니다. RF를 사용하고 있습니다. 다음은 SVM과 최악의 nnet입니다. 보시다시피 저는 최고의 모델을 사용하고 있지 않습니다.
알겠습니다. 산산이치.
모든 모델이 거의 동등하게 검증된 경우 탬버린으로 춤을 출 필요가 없습니다.
이해를 돕기 위해 정보를 올렸습니다. 나는 그것을 사용하고, 나 자신을 시험하고, 실수로부터 나 자신을 구한다.
이것이 당신에게 도움이 될지 아닐지 모르겠습니다.
나는 정보가 가장 쓸모가 없다고 생각합니다.
알겠습니다. 산산이치.
모든 모델이 거의 동등하게 검증된 경우 탬버린으로 춤을 출 필요가 없습니다.
이해를 돕기 위해 정보를 올렸습니다. 나는 그것을 사용하고, 나 자신을 시험하고, 실수로부터 나 자신을 구한다.
이것이 당신에게 도움이 될지 아닐지 모르겠습니다.
나는 정보가 가장 쓸모가 없다고 생각합니다.
나는 큰 관심을 가지고 당신의 모든 게시물을 팔로우했습니다.
행운을 빕니다.
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행운을 빕니다.
고맙습니다.
"복잡한 프로세스"가 무엇인지 이해할 수 없습니다. 터미널에 있는 견적에 진짜 고문이 붙어 있습니다... 그들이 주는 것은 무엇이든 우리는 씹습니다.
나는 이미 세 개의 창이 있는 이전 시간대의 TS에서 예측을 사용한다고 썼습니다. 수석 TF가 방향을 설정합니다. 그러나 이 외에도 고문은 위험 관리를 목적으로 하는 상당히 많은 도구 세트를 가지고 있습니다. 따라서 다음 캔들이 ZZ 방향에 속할지 여부를 예측하는 오류의 백분율이 전체 결과에 어떤 영향을 미치는지 말할 수 없고 저도 관심이 없습니다.
이전 게시물을 반복합니다. 저는 R의 도구, 특히 기계 학습을 사용하여 특정 Expert Advisor의 특정 문제를 해결하려고 합니다. 일반적으로가 아니라 구체적으로. 다른 TS에서는 내 접근 방식이 작동하지 않을 가능성이 높습니다.
미래를 위해..
12월부터 운항중이며 정상운항입니다. Expert Advisor의이 위치에 있던 지표와 달리 최소한 몇 가지 고려 사항이있는 재교육에 대한 도구가 있습니다. 지연을 제거했습니다. 약간의? 큰 진전입니다. 이것이 궁극적인 진실인가? 당연히 아니지.
네.
10겹에 대한 M1 교차 검증이 있는 하나의 교육 주기를 올바르게 이해하고 있습니다. 학습 매개변수의 각 조합에 대해 9겹으로 학습하고 지연을 확인합니다. 그래서 10번. 10개의 보류 중인 폴드에 대한 품질 메트릭의 평균 값을 얻습니다. 이 양을 m1이라고 합시다.
저도 비슷한걸 하는데 테스트창이 아니라 훈련창을 움직입니다. 중간에는 항상 이동 가능한 훈련 창이 있고 테스트 데이터는 양쪽에 프레임을 지정합니다. 종속성이 이미 불안정하고 일부 "우세한 기간"이 지속적으로 앞뒤로 떠 있는 경우(mytarmailS에 따르면 나 자신은 빈도와 푸리에 방법을 모릅니다) - 극단에서 배우는 의미가 없다고 생각합니다. 시간) 상황, 그리고 극단적인 옵션의 모델에 의해 근사될 수 있는 중간에 무언가를 테스트합니다. 훈련을 위해 나는 데이터의 50%보다 훨씬 더 적게 사용하므로 괜찮습니다(적어도 나쁘지는 않음)
이 그림의 외부 루프와 같은 것을 사용하지만 파란색 루프에서 훈련하고 회색 루프에서 테스트합니다. 나는 훈련을 위해 가져오는 직렬 데이터의 30%에 관계없이 모델이 나머지 데이터와 수익성 있게 거래할 수 있도록 하려고 노력합니다. 연속 데이터의 10%를 훈련에 사용하여 전체 기간 동안 잘 거래되는 모델을 훈련할 수 있다면 새 데이터에서도 모든 것이 괜찮을 것이라는 이론이 있습니다.
방법은 다음과 같습니다(다음 모두는 ML 및 클래식 TS 모두에 동일하게 적용됨).............
평생 이해하지 못한 채 세 번이나 다시 읽었다((
1) 그 과정에서 이것은 가장 순수한 형태의 MO가 아니라 입력 신호가 있는 기존 TS의 개선 사항이며 이러한 입력에서만 입력하고 이미 이러한 입력을 MO 오른쪽으로 분석합니다. ?
2) 차익이 발생하면 거래를 종료합니다. 거래에 손실이 있을 때 우리는 포지션을 유지합니다. 왜 그런가요?
3) 언제 사야 할까, 언제 팔아야 할까?
무뚝뚝하게 할 줄 알아, 나도 이미 그렇긴 한데 니가 쓴 글에서 정말 하나도 이해가 안 가는데, 그림이나 벼룩도 좀 보여주실 수 있으실까요..
우연히 블로그를 보고 눈물이 날 뻔 했습니다. 제가 한 번 생각해 낸 것과 거의 같은 생각을 하고 있는 사람이 있고 구현하기로 결정했습니다. 이 아이디어로 약 1년 전에 프로그래밍을 배우기 시작했습니다.
https://www.r-bloggers.com/time-series-matching-with-dynamic-time-warping/
그리고 나는 내 아이디어가 독특하다고 생각했습니다))) 젊음, 순진함 ... 나는 DTW를 전혀 사용하지 않았지만 당시 전혀 이해하지 못했기 때문에