Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 80
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O homem recomenda a leitura de "MSUA" e análise espectral em particular de Fourier
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Além dos resultados que eu "demagogo" tenho alcançado, mas na verdade muito modestos, boas idéias como eu penso muito, minha pesquisa está indo em várias direções simultaneamente e há uma enorme falta de conhecimento em vários campos, porque muitas vezes pedir ajuda aos participantes do fórum, mas especialmente para ajudar e ninguém quer, eles dizem que você aprende sozinho, e então..... só se eu mesmo tiver dominado tudo então porque eu faço esta comunicação, pois sem lógica, eu me distraio.
a melhor coisa que consegui com novos dados do rf é 50% ao mês durante 2 meses, mas ainda não é estável, tentei 10 vezes fazer upload de fotos, mas nada funciona
O resultado final é que você não precisa se limitar a padrões como 30% ao ano é legal, não é legal, esta estrutura para a mente e criatividade
Parabéns. É assim que se negoceia durante 5 anos. Ou mostre-me quaisquer dados sobre estatísticas reais durante 5 anos.
E sobre os sinais, eu não quero fazer análise de sofá aqui, como se os seus sinais fossem lixo, há sinais melhores, os modelos não são importantes. Bem, mostra-me o que fizeste. Coloquei todas as minhas entradas aqui, e as suas combinações também. Conte o seu valor informativo. Porque é que estás a balançar o ar, afinal?
O que significa "RF 10/5"?
Sim, eu estava fazendo uma nota na foto quando eu estava testando o modelo com novos dados, não preste atenção nisso ....
é um parâmetro do modelo 5 árvores 10 ramos em uma árvore
Sim, eu estava fazendo uma nota na foto quando eu estava testando o modelo com novos dados, não preste atenção nisso ....
este é o parâmetro modelo 5 árvores 10 ramos em uma árvore
Muito interessante!
Pode dar-nos algum detalhe?
Aqui está o melhor que consegui tirar de RF em novos dados é 50% ao mês durante 2 meses seguidos, mas ainda é muito instável, tentei fazer upload de fotos 10 vezes mas não está funcionando (consegui)
A questão é que não devemos nos limitar com modelos como 30% ao ano é legal, não é legal, é uma estrutura para a mente e criatividade.
É tudo muito interessante!
Pode dar-nos algum detalhe?
isto é um teste retrospectivo de dados fora da amostra? Eu acertei?
sim
Parece treino de modelo impróprio, demasiada variação. Os modelos geralmente têm algum tipo de processo de aprendizagem aleatória onde a lógica de aprendizagem não é definida de forma consistente. Tais momentos aleatórios levam ao fato de que, se você treinar vários modelos, eles darão aproximadamente os mesmos resultados nos dados de treinamento, mas na frente haverá diferenças.
Há várias fontes do problema e suas soluções:
1) há entradas de ruído que não fornecem informações úteis, elas devem ser removidas
2) alterar os parâmetros de treinamento do modelo. Para o neurônio eu resolvi este problema usando o parâmetro decadência, os resultados na frente com este parâmetro se tornaram menos dispersos. O que fazer com a floresta, eu não sei.
3) Criar uma comissão de modelos. Treinar muitos modelos, fronttest em todos os modelos, levar o resultado onde a maioria das pessoas diz
4) se você fizer a validação cruzada durante o treinamento, repita várias vezes nos mesmos dados, veja quanta variação nos resultados, escolha modelos e preditores com pequena variação
Isto é o que me vem agora à cabeça, mas não é o limite de possíveis problemas.
desenvolver a idéia. adicionar mais dados. deve levar um par de anos para passar fora da amostra. Caso contrário, bem feito!