Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1265

 
Maxim Dmitrievsky:

Então eu entendo que você pode tentar mudar algo aqui.

Qual foi o tamanho das árvores e da floresta como um todo que diminuiu?
E o erro melhorou/trocou? Em teoria, não deveria, pois a divisão vai até o último ponto.
 

Não descarregues no Max.

Na verdade, ele está, sozinho, a puxar este ramo. Se é bom ou mau, é outra questão. Mas, graças a ele, este ramo ainda tem pelo menos alguma relevância.

Tire este ramo e não haveria nada para ler no fórum, apenas para resolver os embaraçosos códigos dos programas de outras pessoas - onde o "+" e o "-" estão misturados.

 
elibrarius:
Qual foi o tamanho das árvores e da floresta como um todo que diminuiu?
O que com o erro melhorou/trocou? Em idéia - não deveria, pois a divisão vai até o último ponto.

Ainda não o fiz, só "dei uma olhadela", não é como se tivesse andado a bisbilhotar o dia todo :)

os rebeldes estão novamente rebeldes )) você me pergunta porque interferir quando você tem tanto cérebro quanto pão

 
elibrarius:
Sim! O principal é que a "caravana" está a chegar).

É apenas lento - é por isso que as pessoas estão indignadas.

Já foi dito um bilhão de vezes - é tudo sobre os dados de entrada. Simplesmente o preço, devido à sua irredutível não-estacionariedade, não faz o truque.

Já me pediram um bilião de vezes - sistematize a sua pesquisa.

Em que tipo de dados suas florestas/redes podem ganhar dinheiro? Existem tais clusters na PA real e suas primeiras diferenças?

Mais uma vez vou dar uma dica - Doc tem feito muita pesquisa sobre séries de carrapatos, bem apenas MUITO trabalho duro. Com desbaste, sem desbaste. Apenas seqüências aleatórias artificiais investigadas, etc. Colocando tudo em tabelas, gráficos. Acabou por desaparecer do fórum. Acho que ele encontrou o Graal. A julgar pelos seus cargos no meu PM - é "quase provavelmente" assim.

 
Maxim Dmitrievsky:

Está indo muito rápido, em menos de um ano NS foi estudada, as mais novas abordagens mais promissoras como RL, um par de artigos foram escritos para delinear a abordagem

a abordagem Bayesiana de desenvolvimento mais rápido na aprendizagem de máquinas, ou seja, Bayes+RL. E sim, está tudo em inglês.

tudo o que eu faço é geralmente a coisa mais fixe no MO neste momento, é complicado, por isso nem sequer leio qualquer coisa retardada do jardim de infância que era conhecida há 50 anos. O MoD percorreu um longo caminho desde então.

Max, eu compreendo perfeitamente, mas mesmo assim...

Aqui está novamente o posto do Doc, depois do qual os resultados dele realmente começaram a melhorar:

"Há dois arquivos de experiências no arquivo Atacha. Ambos contêm valores em distribuição normal, os histogramas são os mesmos e quase simétricos em relação a zero.

Mas estes arquivos têm uma diferença muito grande, que é o Markovness.
Um arquivo tem uma memória (um processo não-markoviano), você pode tentar prever "o próximo valor é maior ou menor do que zero" com base em valores passados. Você pode aplicar a neurônica e outras máquinas de aprendizagem para prever.
O outro arquivo não tem memória (processo Markov), qualquer previsão irá falhar. A aprendizagem da máquina é impotente, mas talvez Alexander possa prever algo com a física.

Quem vai aprender a identificar qual arquivo tem memória e qual não tem - bem feito, e aplicar este método ao forex vai finalmente provar que o processo de formação de preços é de fato Markovian.

Também vale a pena verificar se a distribuição normal é uma condição suficiente para a rentabilidade do modelo. Faça um gráfico cumulativo de cum() e tente negociar com ele".

É óbvio que ele primeiro aprendeu a trabalhar com dados artificiais com "memória", e depois estupidamente aprendeu como alocá-los para PBs reais.

E é tudo.

Arquivos anexados:
normdist.zip  808 kb
 
Maxim Dmitrievsky:

Eu dei exemplos de dados artificiais com memória, tudo funciona bem. A não-estacionariedade do mercado, tudo isso, as distribuições, tudo isso é óbvio.

Além disso, o meu TS também trabalha há bastante tempo (com as suas próprias nuances), só não negoceio porque agora não é interessante. E apenas melhorando, é interessante aprender coisas novas

Você pode baixar o bot do último artigo e ganhar como o hindu. Quem impede?

!!!

Perdão. Talvez eu não tenha lido tudo cuidadosamente... Vou ver.

 
Alexander_K2:

!!!

Desculpe-me. Talvez eu não tenha lido tudo cuidadosamente... Vamos ver.

Já anexei um monte de testes e screenshots, não sei o que mais você precisa. Já fiz muitos testes e screenshots, e não sei o que mais fazer.

 

Neste tópico, um posto de hóspedes. Só estou aqui para partilhar um artigo...

Super Intelligence for The Stock Market – Numerai – Medium
Super Intelligence for The Stock Market – Numerai – Medium
  • 2016.08.30
  • Richard Craib
  • medium.com
Numerai is synthesizing machine intelligence to command the capital of an American hedge fund. Here’s how.
 
Não faço a menor ideia do que fazer com eles:

Max, eu compreendo, mas mesmo assim...

Mais uma vez, aqui está a mensagem do Doc, depois do que os seus resultados realmente começaram a melhorar:

"Há dois arquivos de teste no arquivo Atacha. Ambos contêm valores em distribuição normal, os histogramas são os mesmos e quase simétricos em relação a zero.

Mas estes arquivos têm uma diferença muito grande, que é o Markovness.
Um arquivo tem uma memória (um processo não-markoviano), você pode tentar prever "o próximo valor é maior ou menor do que zero" com base em valores passados. Você pode aplicar a neurônica e outras máquinas de aprendizagem para prever.
O outro arquivo não tem memória (processo Markov), qualquer previsão irá falhar. A aprendizagem da máquina é impotente, mas talvez Alexander possa prever algo com a física.

Quem vai aprender a identificar qual arquivo tem memória e qual não tem - bem feito, e aplicar este método ao forex vai finalmente provar que o processo de formação de preços é de fato Markovian.

Também vale a pena verificar se a distribuição normal é uma condição suficiente para a rentabilidade do modelo. Faça um gráfico cumulativo de cum() e tente negociar com ele".

É óbvio que ele primeiro aprendeu a trabalhar com dados artificiais com "memória", e depois estupidamente aprendeu como alocá-los para PBs reais.

É tudo.

Bem, não é essa a questão, como é que...não vê, a não-estacionariedade é inerente a tais processos, agarrando-se à distribuição normal como basicamente a maioria, uma vez que há um limite nos incrementos, tudo é distribuição normal, pelo contrário, será sempre não-normal, mesmo estando completamente ausente, como é que esta representação de um processo, sem distribuição?

Maxim Dmitrievsky:

Já anexei um monte de testes e screenshots, não sei do que mais precisa. Já apliquei muitos testes e screenshots.

Já anexei muitos testes e screenshots.

 
Andrey Khatimlianskii:

Neste tópico, um posto de hóspedes. Só estou aqui para partilhar um artigo.

Você está atrasado, não HFT))) Eles dizem que não fazem ideia do que fazer com eles.