Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1299

 
Aleksey Vyazmikin:

Eu estava fazendo algo semelhante - a questão é novamente sobre os preditores e os critérios de seleção (alvo). Agora (muitos meses depois) eu vou terminar todas as idéias com preditores e voltarei a este tópico. E o resultado está aí em geral, eu já postei anteriormente como esses modelos funcionam, mas eu preciso de amostras diferentes com dispersão diferente, de preferência de modelos diferentes.

E o que é que o AutoML usa como preditores e alvos?

bem, o alvo deve ser conhecido, e os preditores são transformados em autómatos, e os modelos também são numerados

Eu escreverei quando (e se) eu aprender mais

Estou à espera que o Google actualize o TensorFlow para o 2.0, espero que com o suporte do Python 3.7. Eu adoro tudo pelo google e este pacote é o único para todas as ocasiões, ele tem tudo.

 
Maxim Dmitrievsky:

bem, os alvos devem ser conhecidos e os preditores são transformados na máquina, e os modelos também são anulados

Eu escreverei quando (e se) eu aprender mais

Estou esperando o Google para atualizar o TensorFlow para o 2.0, esperançosamente com o suporte ao Python 3.7. Adoro tudo do google e este pacote é o único para todas as ocasiões, ele tem tudo.

Escreva quando descobrir, muito interessado nos preditores, se eles forem estipulados publicamente lá. O alvo também é difícil no nosso caso, devido à estimativa adicional do modelo sobre o dinheiro, que é bom para TP e SL fixo, em outros casos, mesmo um bom modelo do ponto de vista da capacidade preditiva pode falhar. De qualquer forma, considero na estimativa de um modelo a curva do balanço de classificação e verifico se há drawdowns e outros critérios, como para o balanço normal, porque espero uniformidade de precisão de classificação em toda a amostra.

Ainda não tenho pitão, posso fazer muitas coisas sem ele, tenho muitas ideias, que precisam de ser realizadas.

 
Aleksey Vyazmikin:

Escreva quando perceber, os preditores são muito interessantes se eles forem estipulados publicamente lá. O alvo também é difícil no nosso caso, porque há uma avaliação adicional do modelo no dinheiro, é bom para aqueles com TP e SL fixos, para outros casos, mesmo um bom modelo em termos de capacidade preditiva, pode falhar. De qualquer forma, considero na estimativa de um modelo a curva do balanço de classificação e verifico se há drawdowns e outros critérios, como para o balanço normal, porque espero uniformidade de precisão de classificação em toda a amostra.

E eu ainda não instalei o Python - há muitas coisas que posso fazer sem ele, tenho muitas ideias que precisam de ser implementadas.

Quero dizer, os preditores também são seus, mas transformados pelo próprio AutoML e assim são os acertos.

 
Maxim Dmitrievsky:

Os preditores também são seus, mas eles são transformados pelo próprio AutoML e a seleção é automática.

Não há nada de interessante na essência, é apenas um invólucro com funções adicionais :)

 
Aleksey Vyazmikin:

Então essencialmente nada de interessante, apenas um invólucro que dá características extras :)

Era para se livrar da rotina

Ao contrário de alguns artigos que sugerem fazer toda a rotina de datamining manualmente, o que é absurdo em mercados não-estacionários.

Já escrevi muitas vezes a minha opinião de que a abordagem estatística não funciona em mercados não estacionários (ou seja, a clássica descrita nos livros de estatística e de MO).
 
Maxim Dmitrievsky:

Era para se livrar da rotina

Ao contrário do fato de que alguns artigos sugerem fazer todas as rotinas de datamining manualmente, o que é um absurdo em mercados não-estacionários

Já escrevi repetidamente a minha opinião de que a abordagem estatística não funciona em mercados não estacionários (ou seja, a clássica descrita em livros sobre estatística e MO).

Bem, ainda tem que descobrir tudo por si mesmo - alvos e preditores. Pensei que havia alguma pesquisa sobre como encontrar os sinais de um modelo supertreinado pela sua estrutura ou algo assim. É importante para mim aprender a encontrar um modelo que funcione em uma amostra independente dos dados de treinamento e teste (ou vice-versa - quais não funcionarão), mas aqui também surge a questão "o que significa trabalhar?" e não é inequívoco. E a automatização da análise de modelos não é uma coisa difícil, pelo menos em catbust tudo que você precisa é descarregar em arquivos diferentes, e depois apenas analisá-los, seja com MT, como eu faço, ou com o seu próprio software.

 
Aleksey Vyazmikin:

Bem, ainda te cabe a ti arranjar os alvos e os palpiteiros. Pensei que havia alguma pesquisa sobre como encontrar características de um modelo excessivamente treinado pela sua estrutura ou algo assim. É importante para mim aprender a encontrar um modelo que funcione em uma amostra independente dos dados de treinamento e teste (ou vice-versa - quais não funcionarão), mas aqui também surge a questão "o que significa trabalhar?" e não é inequívoco. E a automatização da análise de modelos é fácil, pelo menos em catbust tudo o que você precisa é descarregar em arquivos diferentes, e depois apenas analisá-los, seja com MT, como eu faço, ou com o seu próprio software.

parece-te assim agora, porque ainda não provaste cenouras mais doces.

Vais chegar lá a tempo, se estudares em vez de fantasiar.

Porque a sua fantasia, comparada com a fantasia das equipes de google ou dipmind no campo da IA, é uma gota no oceano. Por isso tens de levar o ready-made.

Se eles escrevem que o modelo deve ser usado desta e daquela maneira, então é assim que é. Não há nada para fantasiar, porque é importante entender o que já foi inventado.
 
Maxim Dmitrievsky:

Agora achas que sim, porque ainda não provaste mais doce que cenouras.

chegará lá a tempo se estudar em vez de fantasiar...

Porque suas fantasias como as de google ou dipmind, no campo da IA, são uma gota no oceano. É por isso que tens de o tirar da prateleira.

Eu não entendo a profundidade do pensamento. Você escreveu que o alvo e os prognosticadores têm de arranjar o seu próprio para esse software, e se assim for, então eu escrevi que não há muito sentido nele, porque você pode fazer tudo sozinho e saberá como ele funciona, o que melhorar e consertar.

Em relação à segunda parte da declaração, concordo, mas prefiro pegar no que entendo como funciona.

 
Aleksey Vyazmikin:

Eu não entendo a profundidade do pensamento. Você mesmo escreveu que tanto o alvo como os prognosticadores precisam de arranjar o seu próprio para esse software, e se assim for, então escrevi que não há muito sentido nele, porque você pode fazer tudo sozinho e saberá como funciona, o que melhorar e corrigir.

Quanto à segunda parte da declaração, concordo, mas prefiro pegar o que entendo funcionar.

O AutoML foi dado como exemplo de automatização de todo o processo (ou quase todo o processo), essa é a profundidade do pensamento. A cadeia lógica é direta a partir do posto inicial. Estás a conduzir-te para um beco sem saída.

O exemplo foi dado para explicar o que se entende por generalização e não por extração manual de conhecimento, como você faz. Diz até que a máquina faz melhor do que o homem em quase todas as fases.

Duvido que entenda como funciona o catbust.

 
Maxim Dmitrievsky:

AutoML foi dado como exemplo de automatização de todo o processo (ou quase todo o processo), essa é a profundidade do pensamento. A cadeia lógica é simples, a partir da mensagem inicial. Estás a conduzir-te para um beco sem saída.

O exemplo foi dado para explicar o que se entende por generalização e não por extração manual de conhecimento, como você faz. Diz até que a máquina faz melhor do que o homem em quase todas as fases.

Duvido que entenda como funciona o catbust.

Ok, tenta, diz-me se quiseres. E se possível compare a minha selecção e a selecção ML, se possível sem muito trabalho da minha parte.

Sim, eu não entendo bem como funciona um catbust, mas eu já tenho o conhecimento e a experiência da operação, e tudo isso leva tempo, o que leva a um entendimento abrangente. Tirar algo do zero e tentar usá-lo no meu trabalho quando não há informação suficiente disponível, bem, isso não é confortável para mim. Mesmo com catbust eu tenho que procurar e entender tudo, traduzir, então é bom que haja quem entenda melhor, eu tenho alguém para perguntar aspectos técnicos do código.