Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 107
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Ternário - o que significa que pode assumir três estados mutuamente exclusivos. Outro nome é ternário.
E uma grade com três outputs, cada um deles binário, pode produzir 8 estados mutuamente exclusivos, dos quais apenas três são interpretados sem ambigüidade, como um ternário. Como você interpreta os 5 estados restantes?
Eu também uso o ternário de alguma forma, eu tenho três classes - up-turn, down-turn e no-turn, essas são 1,-1,0
ou seja, posso ganhar com pequenas paragens e grandes lucros, ou seja, gerir riscos em vez de fazer uma boa previsão
não é um sistema, é apenas um gerador de entradas com paragens
mas o mais triste desta abordagem é que não está claro como treinar o modelo.
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Embora o modelo funcione bastante fraco, não o impede de obter lucros estáveis, e 14% ao mês não é o limite, já vi 35%, tudo depende de como se treina o modelo.
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e os ganhos às custas da relação stop/stack de 10:1 é bastante estável, além de haver controle de risco
Eu também uso o ternário de alguma forma, eu tenho três classes - up-turn, down-turn e no-turn, essas são 1,-1,0
Em princípio, esta abordagem não requer uma boa previsão do mercado, você pode ganhar não através de uma boa previsão, mas através de pequenas paradas e grandes lucros, ou seja, através da gestão de risco
não é um sistema, é apenas um gerador de entradas com paragens
mas o mais triste desta abordagem é que não está claro como treinar o modelo.
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Embora o modelo funcione bastante fraco, não o impede de obter lucros estáveis, e 14% ao mês não é o limite, já vi 35%, tudo depende de como se treina o modelo.
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tenho uma boa relação stop/stop de 10:1 e ganho bom dinheiro.
Óptimo! Qual é a tua preocupação?
Não é claro como treinar tal modelo, todos os métodos são afiados para a classificação de erros e a minha abordagem será sempre abaixo do plinto, em suma, a eficácia do meu modelo deve ser avaliada de forma diferente, mas como não sei
Não sei como treinar tal modelo, todos os métodos são orientados para o erro de classificação e a minha abordagem estará sempre abaixo do plinto, em suma, a eficácia do meu modelo deve ser avaliada de forma diferente, mas não sei como.
Então você diz 14 por cento ao mês, e às vezes você recebe até 35 por cento. Então não se preocupe mais em não saber, pois os resultados são incríveis, sem falsa modéstia de resultados.
Embora, eu não usaria paragens fixas para sair do mercado (como sabemos os padrões têm uma tendência para escalar de qualquer forma antes e depois de entrar no mercado). Mas por simplicidade às vezes eu o fiz: aprendi a sair com sl/tp=1/3 paradas, mas usei 1/2 relação no OOS (deu um avanço ao neurônio, pelo qual ele ficou grato na forma de aumentar o número de respostas corretas em comparação ao que seria se eu usasse 1/3). Como, como eu disse é necessário limitar o tempo de negociação, porque a probabilidade de no futuro o preço não atingirá SL e TP nunca, embora pequeno, mas ainda lá, e não podemos dizer que a rede está mal treinada, só podemos dizer que a vida é curta.
Foi sugerido em algum lugar que o modelo deveria prever um movimento de pelo menos um determinado número de pips durante o treinamento... Esta é uma ideia muito sensata, na minha opinião...
Posso acrescentar - um movimento de pelo menos um número especificado de pontos tendo em conta a volatilidade típica no momento dado no período de tempo apropriado e o tempo de vida especificado do negócio. A última vez que trabalhei em grelhas, há dois anos atrás, estava a trabalhar nesta direcção. Em geral, abandonei as redes, porque algumas características probabilísticas do mercado não eram claras para mim. Agora tudo se acalmou mais ou menos na minha mente e talvez eu deva continuar a trabalhar nas grelhas....
A meu ver, o papel dos métodos de "aprendizagem de máquinas" na TS deve ser minimizado tanto quanto possível, e os factores de mercado que se repetem consistentemente de ano para ano devem ser trazidos para o primeiro plano. Por exemplo, alguém neste tópico usa o conhecimento de que a volatilidade é máxima no meio do dia de negociação? - improvável.... E é uma característica inegável do mercado que não muda.
Há outra observação (fato invariável) conhecida por todos, mas teimosamente ignorada pelos "operadores de máquinas" - no comportamento de preços mais baixos das TFs durante a noite difere dramaticamente da hora do dia.
Mas esta diferença não é nada em TFs maiores que H1, e talvez seja por isso que muitos TS mostram resultados mais estáveis em TFs maiores (porque as mudanças de preço dos castiçais são mais ou menos homogêneas)?
Mas queremos mais negócios (no entanto com inevitáveis perdas maiores devido a comissões e spread), é por isso que temos de usar TFs inferiores ao H1. Há duas maneiras de resolver o problema do "comportamento de preços diferentes" dentro de um dia: 1). ou dividindo um TS apropriado em "noite" e "dia", 2). ou limitação da hora do dia de negociação (por exemplo, das 05:00 às 20:00). Normalmente não me preocupei e passei pela segunda variante, mas mesmo um filtro tão simples melhora significativamente os resultados do treino e das trocas subsequentes.
Para a "noite" intradiária eu não consegui construir um TS adequado sobre neurônica, porque existem outras regras, imho, diferentes das combinações de padrões.... Por esta razão não sou capaz de construir neurônicos intraday adequados, porque outras regras são aplicadas lá, diferentes de combinações de padrões, imho: . quais são exatamente a questão, mas a questão principal é se a "noite das horas" requer o uso de grades (regras para as quais os preditores são difíceis de formalizar), se durante essas mesmas horas noturnas mais simples e pouco sofisticadas TS como a troca de canais e variações similares sobre um tema de canal podem ser aplicadas com sucesso...
Há outra observação (fato invariável) conhecida por todos, mas teimosamente ignorada pelos "caras da máquina" - em TFs mais baixos o comportamento dos preços à noite é nitidamente diferente do diurno. .
O tempo deve ser incluído como preditores (juntamente com outros).
Cada um dos palpiteiros é dividido pelo número correspondente de palpiteiros, por exemplo, o número de horas por 24 palpiteiros. Por exemplo, o primeiro preditor tem 1 para a 1ª hora e zeros para as outras posições. O segundo preditor tem 1 para a 2ª hora e zeros para as outras posições, etc.
Se verificarmos a capacidade de previsão de tais preditores, verificamos que cada um desses preditores artificiais tem uma capacidade de previsão diferente. Por exemplo, durante um dia da semana é quarta-feira e quinta-feira. Os outros dias da semana = ruído e devem ser excluídos do modelo.
Nós temos preditores de muito boa qualidade.
O tempo deve ser incluído como preditores (juntamente com outros).
Cada um dos palpiteiros é dividido pelo número correspondente de palpiteiros, por exemplo, o número de horas por 24 palpiteiros. Por exemplo, o primeiro preditor tem 1 para a 1ª hora e zeros para as outras posições. O segundo preditor tem 1 para a 2ª hora e zeros para as outras posições, etc.
Se verificarmos a capacidade de previsão de tais preditores, verificamos que cada um desses preditores artificiais tem uma capacidade de previsão diferente. Por exemplo, durante um dia da semana é quarta-feira e quinta-feira. Os outros dias da semana = ruído e devem ser excluídos do modelo.
Recebemos preditores de muito alta qualidade.
Exactamente. Quase. O número de horas só precisa de ser decomposto em 23 variáveis binárias...
E para alguns métodos também não precisas de fazer isso. Uma floresta aleatória irá lidar com essa variável do gato por si só.
Há outra observação (fato imutável) conhecida por todos, mas teimosamente ignorada pelos "caras da máquina" - nos TFs mais baixos o comportamento do preço à noite é nitidamente diferente do diurno.