Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 695

 
elibrarius:

Tenho andado a pensar em regressão....
A regressão nos mercados financeiros não é uma função suave, mas sim uma função passo a passo com incrementos de 1 pt. (tanto para o professor como para a previsão). Se, por exemplo, limitarmos o movimento a +/- 100 pt, então há uma analogia com a classificação em 200 classes. Ou seja, a saída é uma previsão da classe mais provável - por exemplo +22 pt.
Isso não significa que para bons resultados a estrutura/complexidade do modelo (número de neurônios) para regressão deve ser 200 vezes maior? Bem, se você aumentar o passo para 5 pt, então 40 vezes seria um pouco mais econômico, ao custo de menos precisão.

Não tem ideias sobre este tema?
 
elibrarius:
Alguma ideia sobre este tópico?

Você não pode fazer regressão nos preços, faça-o em incrementos, então o número de variantes será menor

não precisa de mais neurónios, na verdade não precisa muito deles para a regressão... numa regressão linear, precisa de 1 coeficiente por traço :)

 
Maxim Dmitrievsky:

Você não pode fazer regressão nos preços, faça-o em incrementos, então o número de variantes será menor

Não precisa de mais neurónios, na verdade, não precisa de muitos para a regressão... numa regressão linear, precisa de 1 coeficiente por traço :)

Quero dizer +/- 100 pt, não preços.

Bem, a analogia com 200 aulas é directa... apesar de passarem sequencialmente e ainda poderem ser suavizadas de uma função escalonada para uma função suave

 
elibrarius:

O incremento é o que se entende por +/- 100 pt.

Bem, a analogia com 200 aulas é directa...

Bem, as classes também têm mais de um valor de saída, ele é simplesmente dividido por um sigmóide

 
Elibrarius:
Não tem ideias sobre este assunto?

A classificação em 200 classes requer 200 neurônios na saída e, consequentemente, muitos neurônios nas camadas internas para que tudo funcione de alguma forma.

E para a regressão você só precisa de 1 neurônio de saída, qual o valor de saída será Pronosis, "+22p, mais ou menos erro". E provavelmente há menos neurónios escondidos.
O professor será discreto, com um sinal de número como um símbolo. Mas o prognóstico é um número duplo regular não contínuo com 16 dígitos, e assim a função de estimativa (erro quadrático médio, por exemplo) também será contínua.

 
SanSanych Fomenko:

Interessante artigo sobre um estudo de oito modelos de aprendizagem de máquinas

É lamentável que os autores do artigo tenham tomado preços artificiais em vez dos preços do petróleo, por exemplo. Os resultados foram obtidos para condições ideais, e não está claro se serão aplicáveis à negociação real.

 
Mihail Marchukajtes:

Hoje é dia de graal, mas sabemos como é e quanto trabalho é preciso para segurá-lo em nossas mãos!!!!

Eu não tenho medo da palavra, mas hoje encontrei um graal para mim. Eu o testei repetidamente e os resultados foram incríveis. Agradecimentos especiais ao Dr. Trader pelo seu apoio, que na verdade levou à descoberta. Eu não tenho medo desta palavra........ Com a ajuda de R I foi possível encontrar efetivamente um conjunto de preditores importantes, e dado que o alvo tem o mesmo número de classes, então jogando-o um pouco para cima (adicionando ou removendo um) o conjunto de preditores importantes pode ser expandido por uma, duas colunas. Eu tentei uma vez e era tão normal adicioná-los. Em seguida, começamos a reduzir e seleccionar o modelo com o máximo de resultados de aprendizagem.


Claro que não é grande tamanho de polinômio, mas funcionará em teoria 50% do intervalo de treinamento, ou seja, uma semana, e é o suficiente para mim!!!!!! Mas eis o que se passa.... E agora dirijo-me às pessoas aqui que procuram padrões fiáveis e estáveis. É mais fácil de explicar com um exemplo.........

Guardo uma tabela de dados de 1000 linhas e 111 colunas onde 110 preditores e assim por diante. MAS eu não pego a mesa inteira, eu pego uma pequena seção nova de 40 registros (são 2 semanas de trabalho TS aproximadamente) Como resultado eu tenho um conjunto de treinamento de tamanho 40 por 110 mais o alvo. Na verdade, eu pego uma fatia do mercado neste mesmo dia, neste mesmo intervalo. Esta fatia está estacionária. Então seleciono variáveis de entrada significativas em relação à saída e obtenho de 3 a 5 colunas que, entendo, têm o alfa necessário permitindo-me ter vantagem sobre os outros participantes do mercado. E agora a coisa mais importante.... Sobre o que foi toda esta discussão. Assim que eu adicionar mais uma linha à tabela de dados para treinamento, o conjunto de colunas irá mudar drasticamente, ou seja, o alfa irá se mover para outro conjunto de colunas. Talvez não imediatamente, mas depois de adicionar mais do que uma fila. Isto é, sinais TS!!!! Alfa é precisamente o mesmo padrão na sua forma mais pura que é mínimo e suficiente para a função alvo. Mas este padrão não é óbvio, ou seja, vê-lo a olho nu é muito difícil. É neste ponto que a IA se envolve e faz o seu trabalho.

E agora imagine como o alfa pode saltar em todos os campos de dados, que eu descarrego, se ele raramente está contido em mais de cinco entradas, e um campo total de 110 entradas. Em outras palavras, com cada nova fatia eu recebo um conjunto completamente diferente de preditores. E como você quer acompanhá-lo, e mesmo à distância de um ANO!!!!!!! se ele está aqui por semanas, você dificilmente pode pegá-lo corretamente....... Mas você está absolutamente certo, há um graal, mas cada um tem o seu, e para mantê-lo você precisa fazer um par de esforços consideráveis.......

E referindo-se novamente aos teóricos das contas de demonstração, é assim que se faz.......

Eu trabalhei com a teoria e fiz alguns testes usando-a. Os testes mostraram bons resultados. Os modelos são treinados UPU com o robô é carregado. Observe o meu sinal esta semana e você verá imediatamente o valor das minhas suposições.

Eu não vejo qual é o problema, você agrupa as barras (para compará-las de forma confiável), constrói estatísticas de repetições de qualquer elemento, você pode começar com o mais comum. Em seguida, construir estatísticas de repetições em pares com outro elemento (melhor o segundo de estatísticas, embora você ainda precise verificar todas), selecione a estatística máxima, coloque o segundo ponto no gráfico, e assim por diante. Assim que o gráfico mostra uma inflexão, este é o comprimento ideal para esta palavra. E assim você verifica todas as cartas.

Obter um conjunto de palavras, das quais já estarão juntando frases, aqui está uma palavra que já pode ser aplicada ao TC, mas primeiro devem atribuir as palavras de codificação para proximidade umas das outras, embora com este lidar e o TC, haja também um autocodificador no final. Em suma, nesta fase há liberdade para a imaginação.

 

Alguém pode verificar o indicador de incremento? Por alguma razão há buracos na renderização em TFs baixos, e não só isso, se rebobinar... a janela indicadora fica em branco. Ou está na hora de eu reinstalar o terminal

Arquivos anexados:
loglog.mq5  5 kb
 

isto é mais correcto

double pr2 = (pr!=0?log(pr):0);

 
Dr. Trader:

É lamentável que os autores do artigo tenham tomado preços artificiais em vez dos preços do petróleo, por exemplo. Os resultados são para condições ideais, e não está claro se seriam aplicáveis à negociação real.

Feito de propósito para cobrir a variedade teórica de preços e nomear explicitamente esta variedade.