Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1777
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Eu ouvi uma idéia inteligente em algum lugar, algo como - se houver sinais com pelo menos algum significado estatístico, mesmo o mais mínimo, ao combiná-los você pode obter uma precisão próxima de 100%.
Eu decidi verificar...
Eu fiz uma data sintética com um alvo binário, e para cada valor do alvo liguei um chip com alguma probabilidade de acerto.
Fiz 10 destes chips com probabilidades de 51:49 para um alvo e 49:51 para outro.
Eu treinei a floresta.
obtidos com novos dados.
Accuracy : 0.5145não são 10 características, mas 100
Accuracy : 0.534Consegui-o com 1000 sinais.
Accuracy : 0.558Então a conclusão é: precisamos melhorar a qualidade dos atributos, não podemos ir longe com a quantidade...
Vamos tentar aumentar a probabilidade, digamos, por volta das 55:45.
10 características dão
Accuracy : 0.6055100 traços dão
Accuracy : 0.7985vamos tentar outro aumento na probabilidade de 60:40
10 características
Accuracy : 0.729100 sinais
Accuracy : 0.968Então, acontece que para viver em Sochi em cada vela você tem que ter 100 regras/características/AMO que dão 60% de respostas corretas... e ainda têm de ser diferentes ao mesmo tempo... Será que é possível fazer isso?
Eu ouvi uma idéia inteligente em algum lugar, algo como - se houver sinais com pelo menos algum significado estatístico, mesmo o mais mínimo, ao combiná-los você pode obter uma precisão próxima de 100%.
Eu decidi verificar...
Correlação do EURCAD nos dados diários com os pares:
Coeficiente de determinação daregressão linear mais simples EURCAD = a*AUDCHF + b*CADCHF + c*CHFJPY + d*EURCHF + k
R^2 = 0.99622555
Correlação EURCAD em dados diários com pares
A correlação não é uma previsão, mas sim uma medida. Ou será que não estou a perceber?
A correlação não é uma previsão, mas uma medida. Ou será que não estou a perceber?
A correlação mostra a significância estatística de cada variável - ela é baixa.
Juntos eles formam um modelo que explica a dinâmica da variável dependente em 99,6%.
A correlação mostra a significância estatística de cada variável - ela é baixa.
Juntos eles formam um modelo que explica a dinâmica da variável dependente em 99,6%.
bem sim, mas explica não prevê, a correlação é simplesmente uma medida da relação entre as variáveis, qual é a conclusão do seu pensamento? eu ainda não entendi (
se você procurar por correlação cruzada entre paresBem, sim, mas explica não prevê, a correlação é simplesmente uma medida da relação entre as variáveis, qual é a conclusão do seu pensamento? Eu não entendo (
"Já ouvi essa idéia inteligente em algum lugar, algo como - se houver sinaiscom algum significado estatístico, mesmo o mais baixo, ligando-os entre si pode produzir precisão próxima de 100%" (c)
A correlação mostra a significância estatística das variáveis independentes para prever o dependente em um modelo de regressão linear.
"Já ouvi esta ideia inteligente algures, algo como - se houver sinais com algum significado estatístico, mesmo o mais baixo, junte-os e pode obter uma precisão próxima dos 100%" (c)
Referia-me a características que podem prever de alguma forma, e não apenas uma correlação.
Traços que podem prever de alguma forma, não apenas a correlação
E a capacidade de prever é determinada por como?
Eu quis dizer atributos que são de alguma forma preditivos, não apenas correlacionais.
Existe uma variável dependente e um conjunto de possíveis variáveis independentes.
Como é definida a "capacidade de previsão"?
Empurrando tudo no mundo para dentro do modelo?
Bem... Bonito e plausível. Eu gostaria de ver o equilíbrio do comércio em si e um gráfico com entradas.
Nunca me disseste como negociar - por isso não sei que tipo de TS devo inventar.
Presumo que este seja um conjunto de 10 modelos? Como é que os modelos diferem uns dos outros?
Não, são apenas 10 modelos para ver o spread, a única diferença é a semente, ou seja, o valor aleatório para começar a aprender (usado para estimar os splits e selecioná-los).