혼돈에 패턴이 있을까요? 찾아보겠습니다! 특정 샘플의 예에 대한 머신 러닝. - 페이지 10

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이것이 훈련 샘플에서 모델이 보이는 모습입니다. 녹색과 빨간색 곡선 사이에 양호한 델타 마진이 있는 것을 볼 수 있습니다.

그러나 아래에서 테스트 샘플에서 델타가 어떻게 축소되었는지 확인할 수 있습니다.

테스터에 비해 계산된 잔액이 조금 더 낙관적인 것으로 판명되었지만 구조는 동일하므로 초기 평가에 계속 사용할 것 같습니다.


 
Aleksey Vyazmikin #:

이것이 훈련 샘플에서 모델이 보이는 모습입니다. 녹색 곡선과 빨간색 곡선 사이의 델타 마진이 좋은 것을 볼 수 있으며, 이것이 수익입니다.

그러나 아래에서 시험 샘플에서 델타가 어떻게 축소되었는지 확인할 수 있습니다.

테스터에 비해 계산된 잔액이 조금 더 낙관적인 것으로 판명되었지만 구조는 동일하므로 초기 평가에 계속 사용할 것 같습니다.


0.10500이 가장 좋은 옵션입니다. 당신과 거의 같습니다. 하지만 밸런스 라인이 다릅니다. 그리고 오차는 약 0.5입니다. 위험하고 조금 더 나빠지고 고갈되기 시작할 수 있습니다. 4200번 거래하고 거래당 0.10500 /4200 ~= 0.00002에 불과합니다. 매우 위험합니다. 스프레드, 슬리피지 등이 상금을 모두 먹어치울 것입니다.


 
elibrarius #:
0.01050이 가장 좋습니다. 여러분과 거의 같습니다. 그러나 균형선이 다릅니다. 그리고 오차는 약 0.5입니다. 위험하고 약간 악화되고 소모되기 시작할 수 있습니다. 4200번 거래하고 거래당 0.01050 /4200 ~= 0.00002만 이깁니다. 매우 위험합니다. 스프레드, 슬리피지 등이 모든 상금을 먹어치울 것입니다.


이 모델로 인해 수익성있는 거래의 비율이 4 % 증가했고 MM은 동일한 금액을 제공 할 것이며 이제 착취에 대해 생각할 수 있습니다.

그러나이 마크 업은 시장 구조를 기반으로하지 않기 때문에 정확하지 않다고 생각합니다. 훈련을 위해 유사한 시장 조건을 비교하려는 시도가 없기 때문에 모델이 모든 것을 스스로 수행해야합니다.

 
또한 균형은 결국 두 가지 모델 (구매 및 판매)에 의해 결정되어야한다고 생각합니다. 결국 그들은 스스로 보상 할 수 있습니다.
 
Aleksey Vyazmikin #:
또한 자체 보상이 가능하기 때문에 결국 두 가지 모델 (매수 및 매도)에 의해 균형이 결정되어야한다고 생각합니다.
저도 동의합니다. 이것이 제가 실험을 위해하는 일이며, 훈련 할 때 서로 다른 클래스가 서로 간섭해서는 안됩니다. 1 모델은 전체적으로 최상의 결과를 찾습니다. 최고의 모델 2 개는 전체적으로 하나보다 낫습니다. 그러나 다른 한편으로는 더 빨리 과훈련할 수 있으므로 과훈련을 더 강력하게 차단해야 합니다.
 
Aleksey Vyazmikin #:
또한 균형은 결국 두 가지 모델 (매수 및 매도)에 의해 결정되어야한다고 생각합니다. 왜냐하면 그들은 자체 보상을 할 수 있기 때문입니다.
처음 2 열에서 배우기) H1의 마지막 샘플에서.
 
elibrarius #:
처음 두 열에 대해 훈련) H1의 마지막 샘플에 대해 훈련합니다.

시간 패턴이 포착되나요?

 
Aleksey Vyazmikin #:

시간적 패턴을 포착하고 있나요?

네. 결과 보기
 
elibrarius #:
그렇습니다. 결과 보기

지금은 다른 접근 방식으로 약간의 재미를 보고 있지만 아직 테스트할 기회는 없습니다. 하지만 분명한 것이라면 분명 찾을 수 있을 거라고 생각합니다.

 
Aleksey Vyazmikin #:

지금은 다른 접근 방식을 시도해보고 있는데 아직 확인할 기회가 없습니다. 하지만 모든 것이 분명하다면 찾을 수 있을 거라고 생각합니다.

요점은 5000 개 이상의 기능보다 2 배 더 낫다는 것입니다.
다른 모든 5000 개 이상의 기능은 결과를 악화시킬뿐입니다.
모델이이 두 가지에서 무엇을 보여줄지 비교하는 것은 흥미 롭습니다.

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