Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 573

 
Yuriy Asaulenko:
Isto é, como um impulso. Então, bate pela cauda.

A razão é não usar citações brutas para problemas de regressão, porque os modelos não podem extrapolar e você precisa prever, por exemplo, leituras oscilantes em não-cotações.

 
Dmitry Fedorchenko:

Torturado durante seis meses com diferentes preditores, incluindo incrementos de qualquer coisa para qualquer coisa, o número de preditores. E eu usei modelos diferentes. E RF, e SVM, e MLP... Eu até tentei os tempos de sénior e desci para a M1. O máximo que pude alcançar na amostra de validação foi de 53% de precisão e 100,0% na amostra de treinamento. Isto não é suficiente para negociar. Eu preciso de pelo menos 57% de precisão para ser rentável. Ou as minhas mãos estão tortas ou outra coisa qualquer. Alguém conseguiu melhores resultados? Só estou curioso.

Bem, na verdade 50% das previsões corretas não é muito ruim para negociação. Por exemplo, relação lucro/perda = 2/1. Depende de como você o fizer).
 
Sergey:

Olá.


Um conselho, por favor. Como integrar no metatrader um modelo já preparado (o modelo foi criado em python usando xgboost)?

A única opção que eu poderia usar no Google é salvar o modelo em um arquivo de texto em python e depois carregá-lo em mql usando R.

Existem outras opções? Tem alguns exemplos de implementação?


Obrigado de antemão!


Eu escolhi Named Pipes como a solução mais simples e versátil. Isto é, agora mt e python script comunicam um com o outro como um cliente-servidor. Envio de pedidos/responsabilidades um ao outro.

 
Maxim Dmitrievsky:

A questão aqui não é tomar citações brutas para problemas de regressão, porque os modelos não podem extrapolar e você precisa prever, por exemplo, leituras de osciladores em não-cotações.

Eu entendo, mas você não pode prever nada com o Momentum porque a chegada de novos dados e a saída de dados antigos têm pesos iguais e isso com um atraso de -50. Ou seja, não sabemos ao certo o que mudou, do qual surgiu o Delta - se a cauda caiu ou o nariz subiu...
 
Maxim Dmitrievsky:

É possível convertê-lo novamente em cotações, aqui a questão não é tomar cotações nuas para tarefas de regressão, porque os modelos não podem extrapolar e é necessário prever, por exemplo, leituras oscilantes em não cotações. ou simplesmente incrementos.


+ Acabei de verificar a adequação do modelo, senão o SanSanych continua a chamar-lhe guizo.

É claro que há um erro, mas o tipo geral dos incrementos permanece o mesmo. E isto não é um erro do modelo em si, mas porque ele é construído com base em preditores e há um erro também.


 
Maxim Dmitrievsky:

+ acabou de verificar a adequação do modelo, porque SanSanych continua a chamar-lhe guizo

É óbvio que há um erro, mas a forma geral dos incrementos é preservada. E não é um erro do modelo em si, mas porque ele é construído usando preditores e há um erro próprio.

Bem, é compreensível.

Se você não souber o número exato de pontos, você pode obter uma boa aproximação do modelo. A propósito, ele memoriza tudo muito bem.

Quer dizer, talvez eu devesse ajustar algo na Rússia (opinião de um especialista)).

 
Yuriy Asaulenko:

Bem, é compreensível.

Eu não estou familiarizado com RF, mas NS é bom apenas comer citações, é apenas desejável pronunciá-las.


É muito importante como normalizar... e NS também vai dar errado se exceder os limites da amostragem, eu enviei um link para um artigo... com RF é o mesmo em essência, mas pior ainda, só vai para um custo. Só é relevante para tarefas de regressão, enquanto que a classificação não importa realmente.

E também é muito útil normalizar a amostra para algum sinal, por exemplo, remover o último ruído... é muito mais fácil e rápido de aprender de uma só vez. Ou pode definir deliberadamente um elevado limiar de normalização e faixas de filtragem.

 
Maxim Dmitrievsky:

É muito importante como normalizar... e NS também vai dar errado se exceder os limites da amostragem, eu enviei um link para um artigo... é essencialmente o mesmo com RF, mas pior ainda, só vai para um custo. Só é relevante para tarefas de regressão, enquanto que a classificação não importa realmente.

Não irá além do alcance se você o racionar corretamente, não dumbly).

A propósito Maxim, você realmente acredita que qualquer previsão estável no mercado é possível?

 
Yuriy Asaulenko:

Não vai além do alcance se você o racionar corretamente, não estupidamente).

A propósito, Maxim, você realmente acredita que qualquer tipo de previsão estável no mercado é mesmo possível?


em certos mercados sim, quase de certeza... ou em certas fases do mercado... é possível, mas nem sempre, é preciso ter bons filtros no mínimo

da maneira que eu vejo, se você se ajustar a um certo ciclo de mercado a longo prazo... que existem a priori. Mas como fazer isto automaticamente é a questão.

 
Maxim Dmitrievsky:

em certos mercados sim, quase certamente... ou em certas fases do mercado... talvez, mas nem sempre, você precisa de bons filtros, pelo menos

Filtros de novo. E quem vai fazer os filtros? E quais são essas certas fases? Como é que os detecta? -Algoritmicamente detectá-los? Não é um assunto do czar.

Eu acredito: deixado em DM - deixe-se revelar por si só tudo.