Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2811

 

Вы, в частности, утверждали, что модель на выборке нельзя будет обучить - Вы ошиблись.

?? Onde eu disse isso?
 

Será que sou o único que ouve as palavras "algo-trading" e "alcohol-trading" soarem quase idênticas?

meio que faz você se perguntar

 

definir data


as primeiras 10 linhas são informações de preço, se você quiser criar novos recursos, caso contrário, eles devem ser removidos do treinamento.

última linha - alvo

divida a seleção pela metade para treinamento e teste.


No Forest, sem nenhum ajuste, obtenho novos dados

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction   -1    0    1
        -1 2428  453   23
        0   597 3295  696
        1    14  448 2046

Overall Statistics
                                         
               Accuracy : 0.7769         
                 95% CI : (0.7686, 0.785)
    No Information Rate : 0.4196         
    P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16      
                                         
                  Kappa : 0.6567         
                                         
 Mcnemar's Test P-Value : 2.565e-16      

Statistics by Class:

                     Class: -1 Class: 0 Class: 1
Sensitivity             0.7989   0.7853   0.7400
Specificity             0.9316   0.7772   0.9361
Pos Pred Value          0.8361   0.7182   0.8158
Neg Pred Value          0.9139   0.8335   0.9040
Prevalence              0.3039   0.4196   0.2765
Detection Rate          0.2428   0.3295   0.2046
Detection Prevalence    0.2904   0.4588   0.2508
Balanced Accuracy       0.8653   0.7812   0.8381

no HGbusta com novos chips, obtive Akurashi 0,83.


Gostaria de saber se é possível atingir 0,9 Akurasi?

Arquivos anexados:
dat.zip  4562 kb
 
mytarmailS #:
?? Onde eu disse isso?

Aqui.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Aqui.

Houve uma conversa sobre desequilíbrio de classes, e aqui estamos falando de correlações...
Tudo bem, esqueça, esqueça, esqueça... Não tenho energia nem vontade de mastigar coisas mastigáveis...
 
mytarmailS #:
Houve uma conversa sobre desequilíbrio de classe, e aqui há uma conversa sobre correlações....
Tudo bem, esqueça... Esqueça, esqueça... Não tenho energia nem vontade de mastigar coisas mastigáveis....

Para mim, trata-se de uma amostra específica que não foi treinada sem manipular os dados.

A filtragem de correlação é uma maneira simples de avançar com o treinamento.
 
mytarmailS #:

data marcada

O que ninguém tocou nele?
 
iwelimorn #:

Tentei, não funciona, é tudo uma questão de sinais novamente.


Se estiver interessado, estou lançando um construtor de teste de várias moedas com spread, lote primitivo e uma sugestão de abertura de posições de fechamento com lote fracionário.

Para que o testador funcione, você precisa preparar um dataframe com colunas ['open', 'spread] e também lançar uma matriz numpy de formato x (n,2) com previsões de probabilidades de compra/venda para cada nova barra no sinal. O testador funciona a partir de um loop. Abaixo está um exemplo de inicialização do uso do testador

A lógica de negociação e o lote podem ser ajustados no método transcript_sig do objeto Symbol


Os resultados do teste estão no dicionário trade_history_data, para o teste geral e trade_symbol_data de cada símbolo.

Há listas lá, se alguém quiser otimizar ou alterar algo - seja bem-vindo).

Você precisa criar algumas recompensas divertidas para capturar os padrões. Caso contrário, o resultado será o pseudo-ótimo de qualquer função
 
Maxim Dmitrievsky #:
Você precisa criar algumas recompensas divertidas para capturar os padrões. Caso contrário, o sistema se resumirá ao pseudo-ótimo de qualquer ph-i
É tudo uma questão de função q e críticas, tópico interessante....
 
mytarmailS #:
É tudo uma questão de função e crítica, um tópico interessante....

foi discutido aqui há mais de um ano, quando eu estava escrevendo algoritmos de RL.

Não quero voltar ainda, e já tenho uma certa mistura de RL + supervisionado, mudei para os esquemas do autor há muito tempo.

Use a RL se não souber como marcar rótulos, mas você precisa de um mecanismo de semiling adequado. Comece com aleatório, como em meus artigos, por exemplo, e depois adicione condições. Você aproxima com floresta ou NS, verifica os resultados, corrige e, assim por diante, você obterá os resultados e a exploração

O que está no último artigo é essencialmente RL. Você pode pensar no segundo NS como uma crítica, e você mesmo atribui um valor ao mecanismo de semiling de negócios. Os termos podem ser imprecisos, mas isso não altera a essência da abordagem.

A função Q não é necessária, há outros métodos, como reforço e outros, que já esqueci