Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 936
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Estou a ver. A árvore não conseguiu aprender a filtrar bem, então o resultado não foi notavelmente melhor com a filtragem, apenas menos negócios. Essencialmente filtraram ao acaso algumas das boas e algumas das más profissões,
Eu treinei a árvore em 2015 apenas para o Malovhodov.
Filter_02 e mnogovhodov_02 foram treinados para 2016, é melhor comparar 2016 e 2017 em testador (2017 é geralmente dados novos que não estavam em arquivo, que é o mais interessante de se ver).
Aha, e eu pensava que 2015 era uma curva de aprendizagem, então as coisas são assim - azul sem filtro e verde com filtro
Devo dizer que 2015 é mais uma tendência ascendente, 2016 uma tendência descendente e 2017 é quase lateral nos diários. Ou seja, as entidades dos três são ligeiramente diferentes, e penso que as tendências globais desempenham o seu papel.
Além disso, a minha entrada de compra é gerada de 5 a 9 pelo preditor arr_DonProc - assim parte da árvore é automaticamente cortada.
Mas em geral o resultado não é mau, não achas?
Mais ramificações, para mim, levaram a um excesso de roupa. Para maior precisão, devemos mudar para modelos mais complexos - floresta ou neurônica.
É possível ramificar para 100% de precisão nos dados de treinamento, mas de que adianta se tal árvore só falhar em novos dados. Precisamos ensinar tal modelo que seria capaz de mostrar quase o mesmo resultado nos novos dados que nos dados de treinamento.
Até 100% é possível e com diferentes conjuntos de preditores, mas obviamente não temos usado todo o potencial aqui.
A propósito, acho que deveríamos fornecer mais informação sobre o passado - agora podemos obtê-la do Regressor e da iDelta, e de mais alguns preditores, mas não existe algo tão trivial como o número de velas de alta e baixa em fila - a sua relação um com o outro - também pode ser útil.
O que é que isto tem a ver com uma questão de fé? Eu vejo rabiscos na tabela - e não entendo como interpretá-los - é isso.
A floresta aleatória é calculada em cada carrapato. Se os resultados forem reunidos por barras, como um fluxo de preços normal, então você obtém um gráfico desse tipo. A interpretação é necessária quando há uma fórmula, e aqui é apenas o resultado da floresta para maior clareza.
Então só posso responder à captura de ecrã "Imagem interessante! Pois ainda não está claro o que eles queriam mostrar, a todos, se o ponto é claro apenas para ti...
A percentagem de erro florestal é calculada ao longo de um determinado período de tempo. E no gráfico você pode ver a discrepância entre a realidade e os dados da floresta em um determinado minuto (eu tenho uma M5 lá).
Claro, um gráfico de outra floresta será completamente diferente do meu.
A percentagem de erro florestal é calculada ao longo de um determinado período de tempo. E na tabela você pode ver a discrepância entre a realidade e os dados da floresta em um determinado minuto (eu tenho uma M5 lá).
Claro, um gráfico de outra floresta será completamente diferente do meu.
Agora está mais claro, mas não está claro o que está previsto em cada tick - o próximo tick?
Como na realidade você irá calcular a cada tick - apenas o OpenCL com uma placa de vídeo de alta qualidade provavelmente ajudará aqui.
Eu só dei um exemplo da minha floresta. E eu não pedi para lidar com os resultados do meu modelo.
Se você quiser uma recomendação sobre o que exatamente está errado com o seu modelo, então em vez de tabelas estranhas, mostre os resultados em um gráfico de preços reais.
E o resultado geral não é mau, não achas?
2017 está no lado positivo, o que é um pouco agradável.
Vou tentar mais uma vez. Peguei no ficheiro mnogovhodov_02 e fiz um novo alvo:
Classe "1" onde arr_Buy = 1
"-1" onde arr_Sell = -1
"0" para os outros casos
Para a sua estratégia, este alvo parece mais adequado.
Eu só dei um exemplo da minha floresta. E eu não pedi para lidar com os resultados do meu modelo.
Se você quer uma recomendação, o que exatamente está errado com seu modelo, então ao invés de tabelas estranhas já mostram o resultado em um gráfico de preços reais.
Até agora, não há nenhum modelo, como tal, em busca de um. A tabela mostra uma mudança nos resultados, ainda não é preciso mais - está em movimento, por isso está viva.
2017 no lado positivo, isso é um pouco satisfatório.
Vou tentar de novo. Eu levei o arquivo mnogovhodov_02, fiz um novo alvo:
Classe "1" onde arr_Buy = 1
"-1" onde arr_Sell = -1
"0" para os outros casos
Para a sua estratégia, este alvo parece mais apropriado.
Isso significa que você pode construir mais de 3 saídas de árvores-alvo?