Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2840
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Posso visualizar isso em minha mente... temos um conjunto de dados rotulados, queremos treinar o mais próximo possível desses rótulos. Se adotarmos um critério diferente, esses rótulos deixarão de ser importantes?
É o critério que está errado.
Não consigo imaginar isso em minha cabeça... temos um conjunto de dados rotulados, queremos treinar o mais próximo possível desses rótulos. Se usarmos outro critério não relacionado a eles, esses rótulos deixarão de ser importantes?
Esse é o ponto, estamos nos afastando um pouco do tipo de otimização (aprendizado) que é comum no MO clássico. Estamos nos movendo em direção à otimização em um sentido mais amplo (como no MT5, por exemplo). Mas, ao mesmo tempo, queremos preservar o poder e a flexibilidade dos modelos usados no MO.
Sempre me senti confuso com a lacuna conceitual entre a otimização do MT5 e a aplicação do MO. Seria bom ter opções para abordagens intermediárias.
É como se Fomenko não ouvisse o que está sendo dito. Eu já disse várias vezes que o testador não afeta a lucratividade ou a capacidade do TS de trabalhar de forma lucrativa no futuro. O testador é uma ferramenta, nada mais. Um algoritmo de otimização é uma ferramenta e nada mais. É como discutir o "sucesso" de uma pá para ganhar dinheiro.
É isso mesmo, uma conversa entre surdos e cegos.
Eu escrevo que a otimização junto com os critérios não é necessária porque os mercados financeiros NÃO são estacionários, e você escreve que eu entendo algo sobre otimização.
Sucesso, os alquimistas vêm convertendo tudo em ouro há várias centenas de anos.
A questão é que estamos nos afastando um pouco do tipo de otimização (treinamento) que é aceito no MO clássico. Estamos nos movendo em direção à otimização em um sentido mais amplo (como no MT5, por exemplo). Mas, ao mesmo tempo, queremos preservar o poder e a flexibilidade dos modelos usados no MO.
Sempre me senti confuso com a lacuna conceitual entre a otimização do MT5 e a aplicação do MO. Seria bom ter possibilidades de abordagens intermediárias.
Quanto mais adequado for o critério de avaliação, mais adequado será o comportamento do modelo em relação aos novos dados. Escolher o melhor AO significa escolher a melhor ferramenta para otimizar o CRITÉRIO. A culpa não pode ser do AO ou do testador. O critério é o culpado.
A robustez do TS não tem NADA a ver com os critérios de avaliação, porque o critério é exatamente um - adivinhar ou não a direção da negociação. Mas esse último depende do conjunto e das propriedades dos preditores
É isso mesmo, um surdo falando com um cego.
Eu escrevo que a otimização junto com os critérios não é necessária, porque os mercados financeiros NÃO são estacionários, e você escreve que eu entendo algo sobre otimização.
Você também está, de fato, fazendo otimização. Você inventou algum critério de "estacionariedade dos sinais" e usa os sinais que são ideais de acordo com ele. É a mesma otimização na história, mas no perfil.
A robustez do TS não tem NADA a ver com os critérios de avaliação, porque o critério é exatamente um - adivinhou a direção da negociação ou não. Mas o último depende do conjunto e das propriedades dos preditores
Aqui, é absolutamente necessário inventar um critério de robustez do TS e otimizar de acordo com ele).
Não entendo a alergia de alguns colegas à palavra "otimização".
A otimização deve ser considerada como um processo de encontrar a melhor solução, a melhor solução de um modelo robusto. Se o modelo não for robusto (critério de avaliação fraco), então, como dizem, "não culpe o espelho" (culpe a otimização).