또한 그는 개인적으로 내가 가지고 있는 예측 변수 집합에 대해 30% 미만의 예측 오류가 발생한다고 지적했습니다. 매우 좋은 결과입니다.
그러나 다시 한 번: 이 결과는 예측 변수를 필터링하고 대상 변수와 "관련된" 변수를 유지할 수 있기 때문에 얻은 것입니다. 내 예에서 ZZ. 그러나 내 방법의 경우 목표는 중요하지 않지만 전체 "목표 예측자" 세트가 중요합니다.
이것은 나쁜 결과는 아니지만 단순히 환상적인 결과입니다. 르네상스 시대에도 하루에 테라바이트의 데이터로 그런 것은 없고 가깝습니다. 숫자 의 라이브스코어 를 보십시오 . 일체 포함그리고 왜 그들이 적어도 45%의 오류( logloss ~ 0.69)를 가지고 있고 당신은 30%를 가지고 있는지 생각해 보십시오.
하지만 당신의 말은 사실입니다 기능과 관련하여 교활한 방식으로(분명히 명확하지 않음) 고유한 합성 대상 기능을 만들었습니다. 학습자와 테스트에서는 놀라운 속도를 가졌고 모든 것이 마치 ... 그러나, 어떤 이유로 당신은 아직 억만장자가 아닙니다. 그들이 다음 촛불의 색깔을 예측하는 데 30%의 오차가 있었다면 그리고 모두 당신이 미래를 예측하지 않았기 때문에 약 1년 안에 억만장자가 되었을 것이지만, 미래와 뒤섞인 과거, 지표를 통해. 깨끗한 미래 수익을 예측하려고 노력하면 모든 것이 제자리에 들어갈 것입니다.
이것은 나쁜 결과는 아니지만 환상적인 결과입니다. 르네상스 시대에도 하루에 테라바이트의 데이터로 그러한 것은 없고 가깝습니다. 숫자 의 라이브스코어 를 보십시오 . 일체 포함그리고 왜 그들이 적어도 45%의 오류( logloss ~ 0.69)를 가지고 있고 당신은 30%를 가지고 있는지 생각해 보십시오.
하지만 당신의 말은 사실입니다 기능과 관련하여 교활한 방식으로(분명히 명확하지 않음) 고유한 합성 대상 함수를 만들었습니다. 학습자 및 테스트에서 놀라운 속도를 가졌고 모든 것이 마치 마치 ... 그러나, 어떤 이유로 당신은 아직 억만장자가 아닙니다. 그들이 다음 촛불의 색깔을 예측하는 데 30%의 오차가 있었다면 그리고 모두 당신이 미래를 예측하지 않았기 때문에 약 1년 안에 억만장자가 되었을 것이지만, 미래와 뒤섞인 과거, 지표를 통해. 깨끗한 미래 수익을 예측하려고 노력하면 모든 것이 제자리에 들어갈 것입니다.
33은 어깨에서 어깨의 시작 부분과 끝 부분이 같은 가중치를 갖기 때문에 잘못된 목표 변수입니다. 반전 전과 ZZ 반전 후에 목표 변수를 취하면 그러한 목표에 대해 예측자를 찾을 수 없습니다. 그러한 목표 변수에 대해 나에게 알려진 모든 예측자는 단지 노이즈 입니다. 이 문제에 대해 포럼 회원 중 한 명과 협력했으며 그는 자신의 예측 변수 집합을 가지고 있으며 결과는 우리 모두에게 동일합니다.
아주 간단한 이유 때문에 억만장자가 아닙니다. 목표가 33인 내 모델 의 머신 러닝 모델 점수(30%)는 테스터의 결과와 관련이 없습니다. 이 오류는 33의 팔을 따라 무작위로 분포되기 때문입니다. 즉. 거짓 신호는 실제 신호와 혼합됩니다. 나는 추세를 거래하는 것 같지만 다음 양초를 예측합니다. 이 모순을 극복하기 위해 1년 이상 성공적으로 거래한 Expert Advisor가 있고, 10월 7일에 최대 수준의 위험을 고정하기 위해 뛰어내렸습니다.
그러나 이것은 추세 거래입니다.
당신은 항상 추세가 아니라 편차를 거래할 것을 제안합니다. 이것은 다른 거래이며 더 많은 전용 모델인 GARCH가 있습니다. 매우 잘 디자인되고 기성품 도구로 가득 차 있으며 외환을 포함한 금융 시장 거래에 대한 많은 예입니다. 나는 지금 그것들을 하고 있다. 가입하다.
추신.
ZZ를 앞을 내다보는 대가로.
신중하게 작성해야 합니다. 학습할 때 역사에서 항상 마지막 맨 오른쪽 막대까지 값이 있습니다. 이것은 Expert Advisor의 경우가 절대 아닙니다. 오른쪽에서 3Z에는 항상 형성되지 않은 숄더가 있으며 이전 숄더도 다시 그릴 수 있습니다. 그러므로 우리는 역사에서 배워야 합니다. 그런 다음 새 파일로 전환하고 이미 형성된 TP 값만 고려하여 일정을 따라 이동하면서 그곳에서 다시 훈련하십시오. 그리고 이것은 100바 이상 뒤에 있습니다. 그리고 " 엿보기 "가 아니라 오히려 지연됩니다.
실제로 복잡한 목적 함수가 있거나 오히려 연구원은 문제가 출력 변수에 있다고 결정하고 복잡해지기 시작합니다. 그것은 전에 일어났고 나는 그것을 했다. 그러나 시간이 지남에 따라 이것이 필요하지 않으며 가격 변동을 예측하는 것으로 충분하며 적절한 수준의 품질로 수행 할 수 없다면 더 복잡한 탈출구가 상황을 구할 수 없다는 것을 깨달았습니다.
균형 곡선은 교육의 질에 따른 결과입니다. 모델이 얼마나 잘 학습했는지는 이 곡선의 형태에 따라 결정됩니다. 두 가지 조건.
33은 어깨에서 어깨의 시작 부분과 끝 부분이 같은 가중치를 갖기 때문에 잘못된 목표 변수입니다. 반전 전과 ZZ 반전 후에 목표 변수를 취하면 그러한 목표에 대해 예측자를 찾을 수 없습니다. 그러한 목표 변수에 대해 나에게 알려진 모든 예측자는 단지 노이즈 입니다. 이 문제에 대해 포럼 회원 중 한 명과 협력했으며 그는 자신의 예측 변수 집합을 가지고 있으며 결과는 우리 모두에게 동일합니다.
아주 간단한 이유 때문에 억만장자가 아닙니다. 목표가 33인 내 모델의 머신 러닝 모델 점수(30%)는 테스터의 결과와 관련이 없습니다. 이 오류는 33의 팔을 따라 무작위로 분포되기 때문입니다. 즉. 거짓 신호는 실제 신호와 혼합됩니다. 나는 추세를 거래하는 것 같지만 다음 양초를 예측합니다. 이 모순을 극복하기 위해 1년 이상 성공적으로 거래한 Expert Advisor가 있고, 10월 7일에 최대 수준의 위험을 고정하기 위해 뛰어내렸습니다.
그러나 이것은 추세 거래입니다.
당신은 항상 추세가 아닌 차이점을 거래하겠다고 제안합니다. 이것은 다른 거래이며 더 많은 전용 모델인 GARCH가 있습니다. 매우 잘 디자인되고 기성품 도구로 가득 차 있으며 외환을 포함한 금융 시장 거래에 대한 많은 예입니다. 나는 지금 그것들을 하고 있다. 가입하다.
추신.
ZZ를 앞을 내다보는 대가로.
신중하게 작성해야 합니다. 학습할 때 역사에서 항상 마지막 맨 오른쪽 막대까지 가치가 있습니다. 이것은 Expert Advisor의 경우가 절대 아닙니다. 오른쪽에서 3Z에는 항상 형성되지 않은 숄더가 있으며 이전 숄더도 다시 그릴 수 있습니다. 그러므로 우리는 역사에서 배워야 합니다. 그런 다음 새 파일로 전환하고 이미 형성된 TP 값만 고려하여 일정을 따라 이동하면서 그곳에서 다시 훈련하십시오. 그리고 이것은 100바 이상 뒤에 있습니다. 그리고 " 엿보기 "가 아니라 오히려 지연됩니다.
"테스터"의 결과와 예측 사이의 불일치와 관련하여 나는 이것이 왜 그런지 위에 썼습니다. 수익률을 예측하면 모든 것이 완벽하게 수렴되고 생각이 오랫동안 숙성되어 모든 손이 닿지 않고 수학적으로 공식화됩니다. 예측 ML 의 종속성 함수~에 경험적 관계가 매우 명확하기 때문에 Sharpe ratio, 나는 명백한 매핑이 있다고 확신합니다. 기술적으로 "테스터"의 결과는 각각 실현된 수익률에 대한 여러 예측의 컨볼루션(스칼라 곱)(스칼라 곱)과 크게 다르지 않습니다. 테스터의 결과, 실제는 거래 비용에 따라 다릅니다. 물론, 그러한 함수(predict2Sharp)는 정확도에서 나온 것이 아니라 아마도 logloss에서 나온 것일 것입니다. 그 자체로 추측의 수는 추측된 결과를 곱한 것보다 덜 중요하기 때문입니다.
가르치 소개내가 아는 한, 이것은 변동성을 예측하기 위한 선형 모델이며 시장의 방향을 예측하지 않는 것입니까, 아니면 제가 틀렸습니까?
"테스터"의 결과와 예측 사이의 불일치와 관련하여 나는 이것이 왜 그런지 위에 썼습니다. 수익률을 예측하면 모든 것이 완벽하게 수렴되고 생각이 오랫동안 숙성되어 모든 손이 닿지 않고 수학적으로 공식화됩니다. 예측 ML 의 종속성 함수~에 경험적 관계가 매우 명확하기 때문에 Sharpe ratio, 나는 명백한 매핑이 있다고 확신합니다. 기술적으로 "테스터"의 결과는 각각 실현된 수익률에 대한 여러 예측의 컨볼루션(스칼라 곱)(스칼라 곱)과 크게 다르지 않습니다. 테스터의 결과, 실제는 거래 비용에 따라 다릅니다. 물론, 그러한 함수(predict2Sharp)는 정확도에서 나온 것이 아니라 아마도 logloss에서 나온 것일 것입니다. 그 자체로 추측의 수는 추측된 결과를 곱한 것보다 덜 중요하기 때문입니다.
가르치 소개내가 아는 한, 이것은 변동성을 예측하기 위한 선형 모델이며 시장의 방향을 예측하지 않는 것입니까, 아니면 제가 틀렸습니까?
Sharpe 계수, Sortino 등을 사용하려고 했음을 고백합니다. 기본 전략의 신호를 분류하고 이러한 모든 계수가 기본 전략 작업의 결과라는 결론에 도달했습니다. 즉, Sharpe의 결과는 정확히 같은 것으로 판명되었습니다. 왜냐하면 신호가 그러한 이익으로 닫혔고 얼굴에 없었기 때문입니다 ..... 사실, 저는 여전히 프로그래머이므로 다음 계수를 사용하여 이러한 계수를 계산할 수 있습니다. 오류. 하지만 내 Sharpe는 -2에서 2까지의 범위에있었습니다. 그래서 맞는 것 같아요 ....
Sharpe 계수, Sortino 등을 사용하려고 했음을 고백합니다. 기본 전략의 신호를 분류하고 이러한 모든 계수가 기본 전략 작업의 결과라는 결론에 도달했습니다. 즉, Sharpe의 결과는 정확히 같은 것으로 판명되었습니다. 왜냐하면 신호가 그러한 이익으로 닫혔고 얼굴에 없었기 때문입니다 ..... 사실, 저는 여전히 프로그래머이므로 다음 계수를 사용하여 이러한 계수를 계산할 수 있습니다. 오류. 하지만 내 Sharpe는 -2에서 2까지의 범위에있었습니다. 그래서 맞는 것 같아요 ....
많은 일반 SR이 있지만 클래식 SR은 전략/트레이더/펀드의 성과를 평가하기 위한 가장 간단하고 가장 일반적인 메트릭입니다. SR <1.5 - 멍청함, >=2 - 훌륭하다고 믿어집니다!
당신이 옳습니다. 지표 예측은 추가 링크입니다. 그러나 가격 예측은 사실 추가 링크이기도 합니다. 거래 전략의 목표는 가격이 아니라 이익입니다.
이 논리에 따르면 지표나 가격 차트가 아닌 거래자의 행동을 시뮬레이션하는 것이 필요하며 최상의 목적 함수는 그의 수익성있는 거래의 지표.
그러나 실제로 우리는 거래 내역을 가져오거나 테스터에서 Expert Advisor를 실행하고 모델을 훈련합니다. 입구의 가격 패턴과 거래 종료의 거래 보고서에서.
따라서 "이익"은 수익(수익률, 수익), 즉 절대값으로 정규화된 가격 증분이며 이것은 악명 높은 "모멘텀" 지표이며 미래의 모멘텀을 알고 우주의 주인입니다.
그리고 지금 여기에서 논의되고 있는 것은 지그재그를 사용하거나 사용하지 않는 일종의 유치원입니다. 예측 접근 자체가 처음에 올바르지 않은 경우(즉, 성공으로 이어지지 않을 경우) 지옥의 차이점은 무엇입니까? :)
맞습니다. 질문은 세부 사항에 있습니다. 즉시 어깨를 잘라낼 필요는 없습니다. 그리고이 "유치원"은 지그재그에 관한 것뿐만 아니라 여전히 그 함정입니다 ...
나는 감히 이것을 할 수 없습니다. 당신이나 다른 누구와도 관계가 없습니다. 당신은 당신의 혼란에 혼자가 아닙니다
당신이 쓴 것에는 많은 의미가 있습니다. 기사는 훌륭합니다 . 나는 이것을 절대적으로 진심으로, 짧고 간결하게 말합니다. 하지만 나 자신도 오랫동안 같은 방식으로 착각해왔기 때문에 지적한 작은 흠이 있다.
제 입장을 분명히 하기 위해 다시 한번 말씀드리겠습니다.
언급하신 기사는 머신 러닝을 위한 홍보 자료입니다. 모델 외에도 머신 러닝의 개념에는 모델에 대한 데이터 준비 및 모델 평가도 포함되어 있음을 보여줍니다. 또한 머신 러닝에 관심이 있는 사람이라면 누구나 최소한의 비용으로 이 모든 것을 시도할 수 있음을 보여줍니다.
내 생각은 기사에 전혀 없습니다. 이것은 광고입니다.
이 스레드와 포럼의 다른 스레드에 대한 제 생각은 기계 소프트웨어 의 기본 기본 은 모델이 아니며 " 예측 변수는 대상 변수와 관련이 있습니다 "라는 근거입니다.
이는 "관련성"이며 대상 자체가 아니며 특정 예측 변수 집합도 아닙니다. 이때 '예측변수의 중요성'에 의해 결정되는 것과는 다른 '관련성'이라는 단어의 의미에 나름의 의미를 담았다.
나는 33의 사용을 광고한 적도 없고 정당화한 적도 없습니다. 예에서 가장 유명한 예측 변수로 사용했을 뿐입니다. 또한 그는 개인적으로 내가 가지고 있는 예측 변수 집합에 대해 30% 미만의 예측 오류가 발생한다고 지적했습니다. 매우 좋은 결과입니다.
그러나 다시 한 번: 이 결과는 예측 변수를 필터링하고 대상 변수와 "관련된" 변수를 유지할 수 있기 때문에 얻은 것입니다. 내 예에서 ZZ. 그러나 내 방법의 경우 목표는 중요하지 않지만 전체 "목표 예측자" 세트가 중요합니다.
또한 그는 개인적으로 내가 가지고 있는 예측 변수 집합에 대해 30% 미만의 예측 오류가 발생한다고 지적했습니다. 매우 좋은 결과입니다.
그러나 다시 한 번: 이 결과는 예측 변수를 필터링하고 대상 변수와 "관련된" 변수를 유지할 수 있기 때문에 얻은 것입니다. 내 예에서 ZZ. 그러나 내 방법의 경우 목표는 중요하지 않지만 전체 "목표 예측자" 세트가 중요합니다.
이것은 나쁜 결과는 아니지만 단순히 환상적인 결과입니다. 르네상스 시대에도 하루에 테라바이트의 데이터로 그런 것은 없고 가깝습니다. 숫자 의 라이브 스코어 를 보십시오 . 일체 포함 그리고 왜 그들이 적어도 45%의 오류( logloss ~ 0.69)를 가지고 있고 당신은 30%를 가지고 있는지 생각해 보십시오.
하지만 당신의 말은 사실입니다 기능과 관련하여 교활한 방식으로(분명히 명확하지 않음) 고유한 합성 대상 기능을 만들었습니다. 학습자와 테스트에서는 놀라운 속도를 가졌고 모든 것이 마치 ... 그러나, 어떤 이유로 당신은 아직 억만장자가 아닙니다. 그들이 다음 촛불의 색깔을 예측하는 데 30%의 오차가 있었다면 그리고 모두 당신이 미래를 예측하지 않았기 때문에 약 1년 안에 억만장자가 되었을 것이지만, 미래와 뒤섞인 과거, 지표를 통해. 깨끗한 미래 수익을 예측하려고 노력하면 모든 것이 제자리에 들어갈 것입니다.
이것은 나쁜 결과는 아니지만 환상적인 결과입니다. 르네상스 시대에도 하루에 테라바이트의 데이터로 그러한 것은 없고 가깝습니다. 숫자 의 라이브 스코어 를 보십시오 . 일체 포함 그리고 왜 그들이 적어도 45%의 오류( logloss ~ 0.69)를 가지고 있고 당신은 30%를 가지고 있는지 생각해 보십시오.
하지만 당신의 말은 사실입니다 기능과 관련하여 교활한 방식으로(분명히 명확하지 않음) 고유한 합성 대상 함수를 만들었습니다. 학습자 및 테스트에서 놀라운 속도를 가졌고 모든 것이 마치 마치 ... 그러나, 어떤 이유로 당신은 아직 억만장자가 아닙니다. 그들이 다음 촛불의 색깔을 예측하는 데 30%의 오차가 있었다면 그리고 모두 당신이 미래를 예측하지 않았기 때문에 약 1년 안에 억만장자가 되었을 것이지만, 미래와 뒤섞인 과거, 지표를 통해. 깨끗한 미래 수익을 예측하려고 노력하면 모든 것이 제자리에 들어갈 것입니다.
33은 어깨에서 어깨의 시작 부분과 끝 부분이 같은 가중치를 갖기 때문에 잘못된 목표 변수입니다. 반전 전과 ZZ 반전 후에 목표 변수를 취하면 그러한 목표에 대해 예측자를 찾을 수 없습니다. 그러한 목표 변수에 대해 나에게 알려진 모든 예측자는 단지 노이즈 입니다. 이 문제에 대해 포럼 회원 중 한 명과 협력했으며 그는 자신의 예측 변수 집합을 가지고 있으며 결과는 우리 모두에게 동일합니다.
아주 간단한 이유 때문에 억만장자가 아닙니다. 목표가 33인 내 모델 의 머신 러닝 모델 점수(30%)는 테스터의 결과와 관련이 없습니다. 이 오류는 33의 팔을 따라 무작위로 분포되기 때문입니다. 즉. 거짓 신호는 실제 신호와 혼합됩니다. 나는 추세를 거래하는 것 같지만 다음 양초를 예측합니다. 이 모순을 극복하기 위해 1년 이상 성공적으로 거래한 Expert Advisor가 있고, 10월 7일에 최대 수준의 위험을 고정하기 위해 뛰어내렸습니다.
그러나 이것은 추세 거래입니다.
당신은 항상 추세가 아니라 편차를 거래할 것을 제안합니다. 이것은 다른 거래이며 더 많은 전용 모델인 GARCH가 있습니다. 매우 잘 디자인되고 기성품 도구로 가득 차 있으며 외환을 포함한 금융 시장 거래에 대한 많은 예입니다. 나는 지금 그것들을 하고 있다. 가입하다.
추신.
ZZ를 앞을 내다보는 대가로.
신중하게 작성해야 합니다. 학습할 때 역사에서 항상 마지막 맨 오른쪽 막대까지 값이 있습니다. 이것은 Expert Advisor의 경우가 절대 아닙니다. 오른쪽에서 3Z에는 항상 형성되지 않은 숄더가 있으며 이전 숄더도 다시 그릴 수 있습니다. 그러므로 우리는 역사에서 배워야 합니다. 그런 다음 새 파일로 전환하고 이미 형성된 TP 값만 고려하여 일정을 따라 이동하면서 그곳에서 다시 훈련하십시오. 그리고 이것은 100바 이상 뒤에 있습니다. 그리고 " 엿보기 "가 아니라 오히려 지연됩니다.
많은 사람들에게 명확해질 수 있도록 요약하겠습니다 ....
실제로 복잡한 목적 함수가 있거나 오히려 연구원은 문제가 출력 변수에 있다고 결정하고 복잡해지기 시작합니다. 그것은 전에 일어났고 나는 그것을 했다. 그러나 시간이 지남에 따라 이것이 필요하지 않으며 가격 변동을 예측하는 것으로 충분하며 적절한 수준의 품질로 수행 할 수 없다면 더 복잡한 탈출구가 상황을 구할 수 없다는 것을 깨달았습니다.
균형 곡선은 교육의 질에 따른 결과입니다. 모델이 얼마나 잘 학습했는지는 이 곡선의 형태에 따라 결정됩니다. 두 가지 조건.
45도 각도에서 균형 곡선의 균일 한 성장
강한 점프와 낙하가 없습니다.
이 같은....
33은 어깨에서 어깨의 시작 부분과 끝 부분이 같은 가중치를 갖기 때문에 잘못된 목표 변수입니다. 반전 전과 ZZ 반전 후에 목표 변수를 취하면 그러한 목표에 대해 예측자를 찾을 수 없습니다. 그러한 목표 변수에 대해 나에게 알려진 모든 예측자는 단지 노이즈 입니다. 이 문제에 대해 포럼 회원 중 한 명과 협력했으며 그는 자신의 예측 변수 집합을 가지고 있으며 결과는 우리 모두에게 동일합니다.
아주 간단한 이유 때문에 억만장자가 아닙니다. 목표가 33인 내 모델의 머신 러닝 모델 점수(30%)는 테스터의 결과와 관련이 없습니다. 이 오류는 33의 팔을 따라 무작위로 분포되기 때문입니다. 즉. 거짓 신호는 실제 신호와 혼합됩니다. 나는 추세를 거래하는 것 같지만 다음 양초를 예측합니다. 이 모순을 극복하기 위해 1년 이상 성공적으로 거래한 Expert Advisor가 있고, 10월 7일에 최대 수준의 위험을 고정하기 위해 뛰어내렸습니다.
그러나 이것은 추세 거래입니다.
당신은 항상 추세가 아닌 차이점을 거래하겠다고 제안합니다. 이것은 다른 거래이며 더 많은 전용 모델인 GARCH가 있습니다. 매우 잘 디자인되고 기성품 도구로 가득 차 있으며 외환을 포함한 금융 시장 거래에 대한 많은 예입니다. 나는 지금 그것들을 하고 있다. 가입하다.
추신.
ZZ를 앞을 내다보는 대가로.
신중하게 작성해야 합니다. 학습할 때 역사에서 항상 마지막 맨 오른쪽 막대까지 가치가 있습니다. 이것은 Expert Advisor의 경우가 절대 아닙니다. 오른쪽에서 3Z에는 항상 형성되지 않은 숄더가 있으며 이전 숄더도 다시 그릴 수 있습니다. 그러므로 우리는 역사에서 배워야 합니다. 그런 다음 새 파일로 전환하고 이미 형성된 TP 값만 고려하여 일정을 따라 이동하면서 그곳에서 다시 훈련하십시오. 그리고 이것은 100바 이상 뒤에 있습니다. 그리고 " 엿보기 "가 아니라 오히려 지연됩니다.
"테스터"의 결과와 예측 사이의 불일치와 관련하여 나는 이것이 왜 그런지 위에 썼습니다. 수익률을 예측하면 모든 것이 완벽하게 수렴되고 생각이 오랫동안 숙성되어 모든 손이 닿지 않고 수학적으로 공식화됩니다. 예측 ML 의 종속성 함수 ~에 경험적 관계가 매우 명확하기 때문에 Sharpe ratio, 나는 명백한 매핑이 있다고 확신합니다. 기술적으로 "테스터"의 결과는 각각 실현된 수익률에 대한 여러 예측의 컨볼루션(스칼라 곱)(스칼라 곱)과 크게 다르지 않습니다. 테스터의 결과, 실제는 거래 비용에 따라 다릅니다. 물론, 그러한 함수(predict2Sharp)는 정확도에서 나온 것이 아니라 아마도 logloss에서 나온 것일 것입니다. 그 자체로 추측의 수는 추측된 결과를 곱한 것보다 덜 중요하기 때문입니다.
가르치 소개 내가 아는 한, 이것은 변동성을 예측하기 위한 선형 모델이며 시장의 방향을 예측하지 않는 것입니까, 아니면 제가 틀렸습니까?
"테스터"의 결과와 예측 사이의 불일치와 관련하여 나는 이것이 왜 그런지 위에 썼습니다. 수익률을 예측하면 모든 것이 완벽하게 수렴되고 생각이 오랫동안 숙성되어 모든 손이 닿지 않고 수학적으로 공식화됩니다. 예측 ML 의 종속성 함수 ~에 경험적 관계가 매우 명확하기 때문에 Sharpe ratio, 나는 명백한 매핑이 있다고 확신합니다. 기술적으로 "테스터"의 결과는 각각 실현된 수익률에 대한 여러 예측의 컨볼루션(스칼라 곱)(스칼라 곱)과 크게 다르지 않습니다. 테스터의 결과, 실제는 거래 비용에 따라 다릅니다. 물론, 그러한 함수(predict2Sharp)는 정확도에서 나온 것이 아니라 아마도 logloss에서 나온 것일 것입니다. 그 자체로 추측의 수는 추측된 결과를 곱한 것보다 덜 중요하기 때문입니다.
가르치 소개 내가 아는 한, 이것은 변동성을 예측하기 위한 선형 모델이며 시장의 방향을 예측하지 않는 것입니까, 아니면 제가 틀렸습니까?
Sharpe 계수, Sortino 등을 사용하려고 했음을 고백합니다. 기본 전략의 신호를 분류하고 이러한 모든 계수가 기본 전략 작업의 결과라는 결론에 도달했습니다. 즉, Sharpe의 결과는 정확히 같은 것으로 판명되었습니다. 왜냐하면 신호가 그러한 이익으로 닫혔고 얼굴에 없었기 때문입니다 ..... 사실, 저는 여전히 프로그래머이므로 다음 계수를 사용하여 이러한 계수를 계산할 수 있습니다. 오류. 하지만 내 Sharpe는 -2에서 2까지의 범위에있었습니다. 그래서 맞는 것 같아요 ....
Sharpe 계수, Sortino 등을 사용하려고 했음을 고백합니다. 기본 전략의 신호를 분류하고 이러한 모든 계수가 기본 전략 작업의 결과라는 결론에 도달했습니다. 즉, Sharpe의 결과는 정확히 같은 것으로 판명되었습니다. 왜냐하면 신호가 그러한 이익으로 닫혔고 얼굴에 없었기 때문입니다 ..... 사실, 저는 여전히 프로그래머이므로 다음 계수를 사용하여 이러한 계수를 계산할 수 있습니다. 오류. 하지만 내 Sharpe는 -2에서 2까지의 범위에있었습니다. 그래서 맞는 것 같아요 ....
많은 일반 SR이 있지만 클래식 SR은 전략/트레이더/펀드의 성과를 평가하기 위한 가장 간단하고 가장 일반적인 메트릭입니다. SR <1.5 - 멍청함, >=2 - 훌륭하다고 믿어집니다!
SR은 대략적인 양적 형태의 위험 대비 보상 비율입니다.많은 일반 SR이 있지만 클래식 SR은 전략/트레이더/펀드의 성과를 평가하기 위한 가장 간단하고 가장 일반적인 메트릭입니다. SR <1.5 - 멍청함, >=2 - 훌륭하다고 믿어집니다!
SR은 대략적인 양적 형태의 위험 대비 보상 비율입니다.기본적으로는 중요하지 않습니다. 예측력 제로.