Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3016

 
Aleksey Vyazmikin #:

As árvores, por outro lado, são construídas de forma independente, e as respostas são pesadas nas folhas. Eu não trabalhei com uma floresta, mas com uma única árvore. Nunca ouvi falar de uma floresta em genética.

Ah, certo, então não faz sentido usar Forest.

E qual é a diferença entre uma árvore genética e uma árvore comum, quais são as vantagens?

 
Aleksey Vyazmikin #:

Se você tem uma floresta, você repondera o modelo após a construção? Ou você simplesmente pega o valor médio das folhas ativadas?

Esse é o ponto: ao selecionar uma folha, levo em conta a estabilidade e a uniformidade da distribuição de respostas ao longo do histórico. Faço indicadores bidimensionais e os avalio de forma agregada. Portanto, folhas sem respostas são um evento extremamente raro para mim.

Parece-me que você poderia facilmente salvar folhas, criando milhares de árvores, e trabalhar somente com elas.

Sim. Às vezes, uso uma árvore para aumentar a velocidade. Agora, geralmente uso várias árvores.
Se a média de todas as árvores for > a necessária, eu a uso para cálculos de equilíbrio.
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Como você mede a uniformidade? O desvio de uma linha reta entre o primeiro e o último pontos de equilíbrio? E provavelmente o total deve ser multiplicado pelo equilíbrio?

 
Maxim Dmitrievsky #:

Ah, sim, então não vale a pena usar o Forrest.

Qual é a diferença entre uma árvore genética e uma árvore comum, quais são as vantagens?

Ela se diferencia pelo fato de tentar usar não a melhor divisão do preditor, mas diferentes variantes da melhor. Dessa forma, as divisões são feitas sequencialmente, e o sucesso daavaliação é feito nafolha, se eu entendi o algoritmo corretamente. A partir da geração bem-sucedida, os preditores mais próximos da folha são cortados e a construção é repetida. Não posso analisar detalhadamente o algoritmo em si, pois não sou o autor. Mas, de acordo com a ideia, essa abordagem é melhor do que a randomização em teoria.

 
Forester #:
Sim. Às vezes, uso uma árvore para velocidade. Agora, geralmente uso várias árvores.
Se a média de todas as árvores for > desejada, eu a uso para cálculos de equilíbrio.


Como você mede a uniformidade? O desvio de uma linha reta entre o primeiro e o último pontos de equilíbrio? E provavelmente o total deve ser multiplicado pelo equilíbrio?

Pelo que me lembro, a amostra é dividida por anos e um balanço é construído por indicadores financeiros, cada balanço é avaliado por diferentes métricas, incluindo o tópico que você disse, há critérios de tolerância e, se todas as seções (anos, no meu caso) estiverem boas, então a folha é aceita na base de folhas.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Até onde eu me lembro, a amostra é dividida por anos e um balanço é construído por indicadores financeiros, cada balanço é avaliado por diferentes métricas, incluindo o tópico que você disse, há critérios de admissão e, se tudo estiver bem para todas as parcelas (anos no meu caso), então a folha é aceita na base de folhas.

O que isso tem a ver com uma folha individual? Os exemplos na folha não descrevem uniformemente o ano inteiro, mas, por exemplo, 2 exemplos em janeiro, 27 em fevereiro e 555 em dezembro.
Se você tomar como base a linha de equilíbrio de todas as folhas, então, em dezembro, para essa folha, obviamente haverá o crescimento principal e o desvio de uma linha reta será muito forte.

Se tomarmos como base a linha de equilíbrio de apenas uma folha, será possível obter uniformidade, mas é difícil determinar a participação na uniformidade geral.

 
Forester #:

O que uma folha separada tem a ver com isso? Os exemplos em uma folha não descrevem o ano inteiro de maneira uniforme, mas, por exemplo, 2 exemplos em janeiro, 27 em fevereiro e 555 em dezembro.
Se tomarmos como base a linha de equilíbrio de todas as folhas, então, em dezembro, para essa folha, obviamente haverá o crescimento principal e o desvio de uma linha reta será muito forte.

Se tomarmos como base a linha de equilíbrio de apenas uma folha, será possível obter uniformidade, mas é difícil determinar a participação da uniformidade geral.

É claro que estamos lidando com intervalos, e quanto menor for o intervalo, maior será a chance de haver pouquíssimos exemplos. É preciso haver algum equilíbrio de razoabilidade nessa questão. Decidi, nesse momento, que um ano seria o ideal para que a planilha mostrasse sua eficácia. Em geral, é normal que em alguns meses não haja nenhum sinal, especialmente se houver preditores que descrevam os TFs superiores.

A combinação de folhas em conjuntos é uma tarefa separada.
 
É um pouco agressivo).
 

A sabedoria popular diz que não se pode ver a floresta por causa das árvores. Mas eu me pergunto se é possível ver a árvore olhando através das folhas? Não estou perguntando sobre a floresta.

Esse é o único algoritmo que você conhece? Ou é o mais eficiente? Por que você se fixa nele?

É um pensamento passageiro.

Boa sorte.

 
Vladimir Perervenko #:

A sabedoria popular diz que não se pode ver a floresta por causa das árvores. Gostaria de saber se é possível ver uma árvore colhendo as folhas. Não estou perguntando sobre a floresta.

Esse é o único algoritmo que você conhece? Ou é o mais eficiente? Por que você está obcecado por ele?

É um pensamento passageiro.

Boa sorte

1) As regras podem ser extraídas das de madeira e as estatísticas de cada uma podem ser calculadas, mas não dos HCs

2) As pessoas de madeira aprendem rápido, as de NS não.

 

Quem diria que, quando se conhece o contexto, é possível negociar até mesmo com médias móveis)))))


Os preços de entrada e saída são calculados por mashka e ohlc e nada mais, quem diria? Eu certamente não pensei... mas tudo vem com a experiência.


O cérebro é o MO mais forte (até agora), lembre-se disso.