Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2752
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Não vejo sentido em fazer algo que não pode produzir o resultado desejado.
Por via das dúvidas, direi que não vou lhe dizer o que você deve fazer. Em vez disso, estou apenas pensando em voz alta no que eu mesmo faria caso houvesse um algoritmo que desse bons resultados, mas fosse mal implementado na forma de um Expert Advisor (embora eu sempre tente evitar essa opção). Muito provavelmente, eu tentaria obter resultados semelhantes usando algoritmos mais fáceis de implementar. Entre outras coisas, eu faria uma análise do que exatamente o algoritmo faz bem.
Eu começaria com o KNN e, se ele apresentasse um resultado semelhante, seria uma questão de boa seleção de um conjunto comum de preditores. Se o resultado for muito pior, talvez seja apenas uma questão de escolher um subconjunto de preditores em cada momento. Para testar essa hipótese, eu tentaria usar a regressão local (algo como LOESS), pois a regressão já permite comparar a importância dos preditores. As etapas seguintes já se baseiam nos resultados da análise. A propósito, com o surgimento das matrizes no mql5, a regressão linear tornou-se fácil de ser implementada diretamente nele.
Correto. Por falta de suposições a priori, o segundo tipo é usado. Gostaria de saber como Sanych vê isso.
Na minha opinião, é feita uma suposição a priori de que cada classe é dada por uma distribuição gaussiana, que muda gradualmente com o tempo, devido à não estacionariedade. Sem essa suposição, o uso da abordagem da distância de Mahalanobis faz pouco sentido.
Pessoalmente, considero essa suposição muito forte para ser verdadeira para qualquer instrumento em qualquer intervalo de tempo.
Por segurança, não vou lhe dizer o que você deve fazer. Em vez disso, estou apenas pensando em voz alta no que eu mesmo faria caso houvesse um algoritmo que desse bons resultados, mas fosse mal implementado na forma de um Expert Advisor (embora eu sempre tente evitar essa opção). Muito provavelmente, eu tentaria obter resultados semelhantes usando algoritmos mais fáceis de implementar. Entre outras coisas, eu obteria alguma análise do que exatamente o algoritmo faz bem.
Eu começaria com o KNN e, se ele apresentasse um resultado semelhante, seria uma questão de boa seleção de um conjunto comum de preditores. Se o resultado for muito pior, talvez seja apenas uma questão de escolher um subconjunto de preditores a cada momento. Para testar essa hipótese, eu tentaria usar a regressão local (algo como LOESS), pois a regressão já permite comparar a importância dos preditores. As etapas seguintes já se baseiam nos resultados da análise. A propósito, com o surgimento das matrizes no mql5, ficou fácil implementar a regressão linear diretamente nele.
É engraçado dizer isso, mas todas as variantes de suavização de matriz NÃO têm capacidade preditiva, inclusive o LOESS.
É engraçado dizer isso, mas todas as variantes de suavização de mashek NÃO têm poder preditivo , inclusive o LOESS, tentou.
Também desisti de calcular a média, mas percebi que a gama de meus estudos é pequena, não formalizada e não específica. Não é possível obter especificidade em estudos antigos, mas pelo menos eles podiam descrevê-los de maneira formalizada para compreensão. Quais médias são investigadas, em que intervalo e em que períodos.
ZY meus dados são de 18 a 20 anos, mash 3, 14, 60, 120 em todos os TF fours, alguns BB. O melhor resultado no TF de 1 hora, até mesmo o spread drain. Seleção de parâmetros manualmente.
É engraçado dizer isso, mas todas as variantes de suavização de mashek NÃO têm poder preditivo , incluindo o LOESS, tentou.
As MAs, por natureza, não têm poder de previsão. Elas simplesmente não se referem a isso, mesmo que sejam matrizes (o que se quer exatamente aqui é multiplicar um vetor de preços por uma matriz N-dimensional para obter um lucro; toda a confusão é sobre a preparação e correção da matriz).
Elas se referem a "qual preço considerar válido no tempo T atrás", o que, em geral, é extremamente importante. O que era o tempo T atrás, do ponto de vista do que já foi vivido. Trata-se mais ou menos de interpretação (compreensão) da história.
classDist usado
1) treinar/retreinar o modelo quando classDist for aproximadamente 1, ou seja, com filtragem em estados bons do ponto de vista do algoritmo
2) alimentar o classDist como um recurso para toda a amostra
3) filtragem em diferentes estados
4) tentamos o treinamento simples e o retreinamento constante
Em todos os casos, a capacidade de previsão não é melhor do que a estocástica, é quase aleatória....
Portanto, há dúvidas sobre a realidade das declarações
As MAs, por natureza, não têm capacidade de previsão. Elas simplesmente não têm nada a ver com isso, mesmo que sejam matrizes (o que exatamente se quer aqui - multiplicar um vetor de preço por uma matriz N-dimensional para obter lucro; toda a confusão é sobre a preparação e correção da matriz).
Elas se referem a "qual preço considerar válido no tempo T atrás", o que, de modo geral, é extremamente importante. O que foi o tempo T atrás, do ponto de vista do que já foi vivido. Trata-se mais ou menos de interpretação (compreensão) da história.
De acordo com os clássicos, a maior capacidade de previsão é representada por preços/níveis/qualquer coisa próxima à atual. Tentamos essas TS e vemos resultados francamente fracos. Isso não é culpa do mashki.
Na realidade, isso não é respeitado, o preço atual pode ser influenciado por mudanças distantes e as próximas podem ser desorientadoras.
É por isso que não acredito em retreinamento em uma janela deslizante, embora às vezes pareça bom, como no meu artigo sobre entropia.
É interessante identificar pontos de referência na história que influenciaram o futuro com um efeito retardado. Isso pode ser feito inclusive em uma janela deslizante por meio de abordagens originais.
Se necessário, posso descrevê-lo com mais detalhes. Em geral, ela pode se parecer com uma janela flutuante ou deslocada, não fixa. Os algoritmos modernos para processamento de sequências funcionam aproximadamente com o mesmo princípio. Mas os fóruns terão suas próprias especificidades, que não são levadas em conta.
Para determinar as especificidades, precisamos teorizar um pouco sobre fractais e suas propriedades. Por exemplo, se considerarmos uma série temporal como fractal, haverá algo em que se basear.
Então, os níveis/padrões/algo mais adquirem um significado real e representam uma descrição específica de um sistema com propriedades conhecidas. Então, tudo isso poderá ser colocado em uma teoria e em um entendimento comum.
Há várias tentativas de avançar nessa direção, incluindo a diferenciação fracionária. Mas é necessário algo mais explícito e mais forte.
Na minha opinião, a Econofísica está indo para um lado errado, talvez eu não a entenda completamente. Muitas fórmulas e pouco sentido.
pense sobre isso
Classicamente, a maior capacidade de previsão é representada por preços/níveis/qualquer coisa próxima ao preço atual. Tentamos essa TS e vemos resultados francamente fracos. A culpa não é do Mashki.
Na realidade, isso não é observado, o preço atual pode ser influenciado por mudanças distantes, e as mais próximas podem desorientar.
É por isso que não acredito em retreinamento em uma janela deslizante, embora às vezes pareça bom, como em meu artigo sobre entropia.
É interessante identificar pontos de referência na história que influenciaram o futuro com um efeito retardado. Isso também pode ser feito em uma janela deslizante por meio de abordagens originais.
Se necessário, posso descrevê-lo com mais detalhes. Em geral, ela pode se parecer com uma janela flutuante ou deslocada, não fixa. Os algoritmos modernos para processamento de sequências funcionam aproximadamente com o mesmo princípio. Mas os fóruns terão suas próprias especificidades, que não são levadas em conta.
Para determinar as especificidades, precisamos teorizar um pouco sobre os fractais e suas propriedades. Por exemplo, se considerarmos uma série temporal como fractal, teremos algo em que confiar.
pense nisso
O que a fractalidade oferece?
É interessante identificar pontos de referência na história que influenciam o futuro com um efeito retardado. Isso também pode ser feito em uma janela deslizante por meio de abordagens originais.
E aqui ele, substituindo meu conceito de "Evento" por "Pontos de Repertório", fingirá que não foi informado sobre isso há doze dias.... Sim.
Classicamente, a maior capacidade de previsão é representada por preços/níveis/qualquer coisa próxima ao preço atual. Tentamos essa TS e vemos resultados francamente fracos. A culpa não é do Mashki.
Na realidade, isso não é observado, o preço atual pode ser influenciado por mudanças distantes, e as mais próximas podem desorientar.
É por isso que não acredito em retreinamento em uma janela deslizante, embora às vezes pareça bom, como em meu artigo sobre entropia.
Éinteressante identificar pontos de referência na história que influenciaram o futuro com um efeito retardado. Isso também pode ser feito em uma janela deslizante por meio de abordagens originais.
Se necessário, posso descrevê-lo com mais detalhes. Em geral, ela pode se parecer com uma janela flutuante ou deslocada, não fixa. Os algoritmos modernos para processamento de sequências funcionam aproximadamente com o mesmo princípio. Mas os fóruns terão suas próprias especificidades, que não são levadas em conta.
Para determinar as especificidades, precisamos teorizar um pouco sobre fractais e suas propriedades. Por exemplo, se considerarmos uma série temporal como fractal, teremos algo em que confiar.
Há várias tentativas de ir nessa direção, incluindo a diferenciação fracionária. Mas é necessário algo mais explícito e mais forte.
Na minha opinião, a Econofísica está indo para um lado errado, talvez eu não a entenda completamente. Muitas fórmulas e pouco significado.
pense sobre isso
Os pontos da história além do SB clássico merecem atenção especial.