Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1281
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Tente a regressão
só é negociado quando a previsão tem uma alta correlação com o preço sobre N barras.
É como uma tendência? Quando você entende que é uma tendência, já está chegando ao fim e é hora de sair em vez de entrar.
A regressão (como realizada pela floresta) será testada, mas mais tarde.
É como uma tendência? Quando você percebe que é uma tendência, está chegando ao fim e é hora de sair, não de entrar.
Bem, eles escreveram assim, não sei... metaforicamente, na verdade, eles acharam que era tão difícil de entender
Mantenho a minha opinião: há dois parentes inquestionáveis do venerável KsanKsanych (Fa). 1) Alyoshenka o filho, que foi apanhado por investidores zangados, e 2) o neto Kesha, que promete bilhões a qualquer um que leia as criações do seu avô.
Por favor, não confunda as duas coisas!
Por favor, não compare SanSanych com Alyosha, Wizard, etc. SanSanych é um profissional, enquanto Alyosha e Wizard são desmotivadores Forex que perderam algumas centenas de dólares e se ofenderam em todo o mundo. Eu não sou neto de SanSanych, apenas o respeito e acho seu artigo muito útil, o que não pode ser dito sobre os artigos e ensinamentos de Konyukh the Stud, que coleciona referências e termos para parecer científico, mas na verdade é zero sem um bastão.
No de treino, como as árvores não estão treinadas. Em árvores com excesso de treinamento deveria ter sido na árvore de teste, pois a árvore também teria se lembrado do barulho.
Com árvores não treinadas não importa.
Mas o tamanho da amostra é importante. Quanto maior for, mais representativa é. E o meu plano de treino é 3 vezes maior.
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A partir do tutorial https://www.mql5.com/ru/blogs/post/723619, uma grande amostra representativa torna desnecessário o equilíbrio entre as classes, reduzindo a aleatoriedade temporal. Transferiu isto para as árvores não treinadas.
Mas talvez eu esteja errado e precise de testar o significado dos preditores num plano de teste.
Como você determina se uma árvore (floresta de árvores) é pré-treinada ou não?
Penso que, em qualquer caso, a metodologia deve consistir em verificar a estabilidade da árvore em diferentes amostras (como essa estabilidade muda em diferentes partes da(s) amostra(s)), treinamento e testes. Caso contrário, você mede qualquer barulho, apenas deitado bem sobre a história, ou seja, você não encontra regularidades com a ajuda de uma árvore, você apenas descreve a história do movimento de preços e qualquer preditor fará - o principal é que eles devem ser estáveis e frequentes.
Procuro os padrões (folhas ou padrões de mini-gato), que são lucrativos de preferência todos os anos (2014-2018) e cumprem alguns critérios adicionais.
Kesha neto, deixe-me dar outra olhada nas "tendências", porque todos os brincalhões foram banidos, só você é deixado.
como é que as suas florestas estão a prever tendências? Diga-me.Como você determina se uma árvore (floresta de árvores) é pré-treinada ou não?
Penso que, em qualquer caso, a metodologia deve consistir em verificar a estabilidade da árvore em diferentes amostras (como essa estabilidade muda em diferentes partes da(s) amostra(s)), treinamento e testes. Caso contrário, você mede qualquer barulho, apenas deitado bem sobre a história, ou seja, você não encontra regularidades com a ajuda de uma árvore, você apenas descreve a história do movimento de preços e qualquer preditor fará - o principal é que eles devem ser estáveis e frequentes.
Estou à procura de tais regularidades (folhas ou padrões de mini-gato), que de preferência trazem lucro todos os anos (2014-2018) e preenchem alguns critérios adicionais.
Os preditores estáveis e de ocorrência frequente associados aos alvos são padrões.
O sobre-aprendizado é muito provável em termos científicos estáveis e frequentes em cargos não relacionados com os resultados:)
Os preditores estáveis e frequentes associados aos alvos são padrões.
Imagine que o preditor é dia/noite e você terá mais de 1 em seus alvos durante o dia, por exemplo, isso é um bom preditor? Ou não é uma questão de dia, mas o fato de que notícias importantes (que afetam o mercado) são divulgadas com mais freqüência durante o dia do que à noite.
E o constante e freqüente termo sci-fi em posts não relacionados com os resultados é provavelmente sobre-aprendizagem:)
Não me parece apropriado julgar um homem que faz muito para promover o MO aqui...
Kesha neto, deixa-me ver de novo as "tendências", senão todos os palhaços foram banidos, tu és o único que resta.
como suas florestas estão prevendo tendências?Estou bem, taxa de erro estável de 10-15%, nos testes. No comércio real é tudo confuso e indefinido, mas eu sou um tomador de risco, ao contrário de você e de outros homens de estábulo semelhantes que se sentam nas costas de pais idosos.
Como você determina se a árvore é pré-treinada ou não (uma floresta de árvores)?
Limito a árvore a 1 linha:
samples++; if(samples < 20){ então não divida mais o nó, mas deixe a folha}
ou seja, restarão pelo menos 20 amostras na folha, para maior representatividade.
Esse é todo o lançamento que você pediu))))
O grau de subestudo, ou seja, o número de exemplos na folha pode ser qualquer 10, 100, 1000 ou otimizado. Em xgboost é chamado min_child_weight