Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 171

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necessidade de desistir do preço na visão da BP, é a visão mais ridícula para o MoD, no caso do mercado. imho...

mas como representá-la...

 
Ao categorizar por verdade ou falsidade, não é como a rede dividiu esses conceitos que é importante, mas como irá dividi-los de forma estável no futuro. E a divisão em si não é importante, o que é importante é que seja estável. Esta é uma área onde é tão difícil fazer um TS de drenagem estável como fazer um TS de drenagem. Por exemplo, eu faço assim, eu treino a rede todos os dias, de acordo com o volume do dia anterior e o interesse aberto. Então durante 3-4 sinais eu construo o modelo (às vezes eu inverto os sinais) orientando-o para o mercado, e voilá, a rede divide os sinais bons dos ruins de forma estável. Isto é o que é mais importante....
 
BlackTomcat:

1) Você tem um intervalo de tempo entre esses períodos?

2) O padrão esgotou-se, foi reconhecido e um grande número de pessoas começou a explorá-lo. Por causa disso, está se tornando um padrão inverso.

3) Atualmente estou trabalhando em um TS que usa métodos gráficos. Na minha opinião, se há um padrão de trabalho, ele está aqui.

4) Eu gostaria de fazer mais alguns detalhes do meu post anterior. Parecia ter analisado barras separadas ali. Mas na verdade isto não é assim. A análise individual das barras tem o direito de existir, mas estas barras-chave não costumam estar na área dos topos.

1) tanto quanto me lembro não é, a foto não é recente, não me lembro mais...

2) é bom que eu não seja o único que pensa assim.

3) eu não sou o único que pensa assim... eu posso até entrar com uma parada em três carrapatos e pegar 1k2 , 1k5 em 50% dos casos, mas é impossível analisá-lo matematicamente, então é um lixo.

4) todos precisam de saber como procurar

 

п

Se há alguém que é bom em programar divergências, podemos tentar implementar um padrão tão complicado e testá-lo.

 
mytarmailS:

3) eu também..., eu posso até entrar com três carrapatos e pegar 1k2 , 1k5 em 50% dos casos, mas é impossível fomentá-lo matematicamente, então é um lixo.

Eu não concordo contigo lá. :) Tenho quase a certeza de que os métodos gráficos podem e devem ser formalizados. Talvez devido a uma certa complexidade, há uma divisão entre 95% e 5% dos que conseguem. Mas se há uma forma de sucesso na troca, ela está exatamente nesta área. Em qualquer caso, eu posso ver muito na tela, embora não evite erros. No entanto, há sempre um cenário alternativo. E a boa notícia é que se você reconhecer tudo corretamente e a tempo, não é muito difícil mudar para um cenário alternativo, mesmo com algumas (pequenas) perdas.
Também quero acrescentar que em algum momento fiquei muito céptico em relação a todos os métodos matemáticos (indicadores). Eles são atraentes porque são simples de implementar, mas nesta simplicidade reside a sua inutilidade. A história do comércio de trocas é muito longa (pode-se até dizer "antiga"), e quase ninguém estava sentado e calculando estocásticos e RSI na época. :) Mas desenhar linhas na tabela - isso é fácil. E se gerações de comerciantes foram educados e treinados sobre o assunto, por que deveria de repente parar de funcionar? Com o aparecimento da tecnologia informática tudo se tornou mais complexo e acelerado, e agora os canais de tendência podem ser vistos mesmo em movimentos de tick. Mas o facto de eles ainda existirem é a favor da sua utilização.
Os métodos gráficos têm mais uma vantagem importante: mostram-lhe o PROPÓSITO! Eles mostram para onde (ou devo dizer, para onde) o preço está a ir. Quando você sabe onde está a meta do movimento de preços, a questão da sua direção desaparece por si só.

 
BlackTomcat:
Aqui é onde eu não concordo contigo. :) Tenho quase a certeza de que os métodos gráficos podem e devem ser formalizados. Talvez devido a uma certa complexidade haja uma divisão entre 95% e 5% dos que conseguem. Mas se há uma forma de sucesso na troca, ela está exatamente nesta área. Em qualquer caso, eu posso ver muito na tela, embora não evite erros. No entanto, há sempre um cenário alternativo. E a boa notícia é que se tudo estiver correto e o TEMPO para reconhecer, não é muito difícil mudar para um cenário alternativo, mesmo com algumas (pequenas) perdas.
Está formalizado, mas não é possível explicá-lo a uma máquina, não sei exactamente como
 

Não vou fazer referência, pois vários posts perdem um detalhe importante.

O valor da variável alvo não pode corresponder aos valores preditores no tempo, ou seja, o valor da variável alvo deve ser deslocado para trás. Se por 1, é um passo à frente, se por 10, é dez passos à frente.

A variável alvo, o professor, deve olhar para o futuro.

Para ilustrar este ponto, foi aqui expresso um pensamento sobre o fio que destaca mais claramente a nuance da variável alvo estar à frente dos preditores.

A questão é esta. Fazemos reversões, como a Machka, por exemplo. A partir destas reversões na história, avançamos e marcamos a reversão em questão no passado, após a qual o preço mudou por algum número de pips, por exemplo, por 100. Nós encontrámo-lo. Fazemos a próxima inversão e procuramos uma mudança em 100 pips e assim formar o professor. Esta ideia demonstra muito claramente a abordagem da formação da variável alvo: a variável alvo deve perceber "olhando para o futuro", o que é bastante viável em dados históricos. É a variável alvo, não a aplicação do operador de previsão, que fornece previsões a partir do modelo.

Há outra nuance importante nesta ideia. É bastante óbvio o que prevemos: prevemos o aumento/declínio futuro do preço em 100 pips. Isto em contraste com ZZ, que é marcado "1" para um joelho para cima e "0" para um joelho para baixo. Se pensarmos bem, o que estamos a prever?

Portanto, os requisitos para a variável de destino são:

1. A variável alvo deve olhar para o futuro

2. Deve haver um claro entendimento do que estamos a prever.

Estas idéias parecem óbvias, mas na prática não podem ser realizadas: ou as botas estão muito apertadas, ou algo mais está no caminho...

PS.

A meu pedido, a idéia foi testada, mas não foi possível encontrar preditores para sua implementação.

 
Alexey Burnakov:
Eu respondo aos dois.

Um modelo não vale nada se for avaliado nos dados em que o modelo foi selecionado. EVENTO se for um período de dados sobre o qual o modelo não tenha sido treinado.

Pense sobre isso.

Há 1) Sobre-aprendizagem. Isto é quando você pega o modelo nos dados de treinamento a um estado de quase perfeição. Em outros dados não há generalizabilidade.

E há 2) polarização de seleção (seleção otimista do modelo). É quando o melhor modelo ou comitê é selecionado nos dados que ALERTAMENTE conhece o comportamento do modelo. E novamente - mesmo que seja um caso de teste.

A realidade resultante é esta. O modelo não treinado selecionado pelos blocos de teste de validação cruzada (um que vai para o lado positivo no teste) é potencialmente ajustado ao TESTE. Para reduzir este efeito, foi inventada a validação cruzada aninhada. O modelo (ou comitê) já selecionado ainda deve ser testado em outros dados.

Em outras palavras - esta é a validação do método de seleção do modelo.

Mais uma vez, eu também tenho dezenas de modelos, também faço previsões e parâmetros. E estes modelos entram em mais sólidos durante um período de 8 anos cada! E esse é o período de teste. Mas quando os "melhores" modelos selecionados pelo teste são testados por amostragem retardada, há surpresas. E isto chama-se - Validação cruzada de encaixe do modelo.

Quando isto está claro, a pura experimentação continua. Se não estiver claro, você verá uma queda múltipla na qualidade no mundo real. Que é o que se observa em 99% dos casos.

Alexey!

Na minha opinião, você superestima a importância de ferramentas formais como "validação cruzada" ou "comitês modelo".

Ao desenvolver modelos, deve haver um critério de avaliação, que NÃO tem NENHUMA coisa a ver com o processo de aprendizagem.

Deixe-me listar estes critérios:

1. Validação do modelo em um intervalo de tempo PARA o intervalo de treinamento.

2. Execução do Expert Advisor que utiliza o modelo no testador. Além disso, o Expert Advisor não tem MM, é o mais primitivo. Sem paragens, Tirar Lucros, etc.

Se em algum momento, os resultados obtidos forem muito diferentes daqueles obtidos durante o treinamento, então o modelo é REBUILDADO, ou seja, os preditores não têm capacidade de previsão para a variável alvo. Os critérios listados não dizem o que fazer, como mudar - estes critérios dizem uma coisa: O MODELO É RETORNADO.

PS.

Para os fervorosos apoiantes do MCL, observo que sem todas as acções e ferramentas que são discutidas neste tópico, o testador não dá qualquer base para especular sobre o comportamento futuro do sistema de negociação. O testador diz: "Estes são os resultados para este período de tempo". É tudo. O testador dá exactamente um valor, por exemplo, o factor de lucro que está relacionado com um determinado período histórico. E você só pode obter estatísticas em R. E tester é uma parte final do design do modelo, mas não um substituto para todo o processo de desenvolvimento.

 
mytarmailS:

Então, se há alguém que é bom em programar divergências, podemos tentar implementar um padrão tão complicado e testá-lo.

Na kodobase vi indicadores que marcam as divergências com linhas.
 
SanSanych Fomenko:

Alexey!

1) Entendo que você superestima a importância de ferramentas formais como "validação cruzada" ou "comitês modelo".

2) O testador dá exatamente um número, como o fator de lucro, que se refere a um período histórico específico. E as estatísticas só podem ser obtidas em R. E o testador é a parte final do design do modelo, mas não um substituto para todo o processo de desenvolvimento.

Sr. SanSanych,

Você não precisa falar sobre comitês, é um caso especial no processo de seleção de modelos. Sobre as validações - não, eu não superestimo isso.

2) MT não dá distribuição de estatísticas.

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