Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1575
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Sou da opinião que em jogos com informação incompleta e resultados probabilísticos, e portanto estratégias probabilísticas, essa mesma natureza probabilística DEVE ser levada em conta para determinar a qualidade das estratégias.
Em outras palavras, para determinar quão próximo o resultado do jogador na amostra atual está do seu resultado na amostra infinita, o tamanho da amostra atual deve ser tal, que o desvio do resultado com uma probabilidade de, digamos, 95% foi inferior a 10% (quaisquer que sejam os números que você definir). Não há outra forma de o estimar. Isto é calculado através de métodos estatísticos. Eu costumava calculá-lo, se precisasse de o procurar.
Cheguei à conclusão de que se a estratégia se baseia em padrões estáveis, então deve funcionar em outros mercados de natureza similar. Dessa forma, aumentamos o impulso para a frente pelo menos várias vezes. Se uma estratégia de longo prazo não pode funcionar em outros mercados, então não é uma estratégia de longo prazo, mas um ajuste para algo. Outra coisa é que este ajuste pode trazer lucro por muito tempo, como a sorte o quereria.
Sou da opinião que em jogos com informação incompleta e resultados probabilísticos, e portanto estratégias probabilísticas, essa mesma natureza probabilística DEVE ser levada em conta para determinar a qualidade das estratégias.
Em outras palavras, para determinar o quão próximo o resultado de um jogador na amostra atual está do seu resultado na amostra infinita, o tamanho da amostra atual deve ser tal, que o desvio do resultado com uma probabilidade de, digamos, 95% seja inferior a 10% (quaisquer que sejam os números que você queira definir). Não há outra forma de o estimar. Isto é calculado através de métodos estatísticos. Eu costumava calculá-lo, se precisasse de o procurar.
Concluí que se a estratégia é baseada em padrões estáveis, então deve funcionar em outros mercados de natureza similar. Dessa forma, aumentamos o impulso para a frente pelo menos várias vezes. Se uma estratégia de longo prazo não pode funcionar em outros mercados, então não é uma estratégia de longo prazo, mas um ajuste para algo. Outra coisa é que este ajuste pode render lucros por muito tempo, como a sorte o quereria.
Temos uma amostra para 13 anos, a partir de 01.01.2007 para uma TF para todos os 28 pares de moedas
Com base nesta amostra de acordo com um padrão estritamente especificado, fazemos sintéticos (combinações destas moedas), que, sendo observados durante algum tempo, após o período de observação, comportam-se, digamos, de uma certa forma após algum tempo
este "algum tempo" acaba por ser bastante longo, digamos, até 10 meses.
neste caso, em média, só se verifica 1,5-2 pontos de entrada por mês, ou quase 2 vezes mais, se tomarmos o prazo 2 vezes menos )) etc.
é claro, você pode esperar 2 vezes 10 meses para realizar um verdadeiro teste de avanço
10 para ser exacto, uma vez que 10 meses antes desta mensagem simplesmente não cabia na amostra devido às condições de amostragem
então teríamos na verdade 2 períodos de 10 meses - 1º de "menos 10 meses até agora" e 2º de "de agora até mais 10 meses"
Porquê a pergunta?
Porque me parece que mesmo um teste tão avançado não vai responder à questão sobre o excesso de formação do sistema.
Não é que estejamos a ajustar os resultados à "última parte" da amostra.
embora seja provável que o mercado durante esse período de 10-12 meses se comporte de acordo com algumas tendências globais, que podem facilmente mudar, mesmo após o final do período de observação, digamos, após a eleição de Trump (apenas em 20 de novembro)
Claro que se pode tentar conseguir que a mesma floresta aleatória encontre uma solução semelhante, mas não o fato de que ela a encontrará, já que ainda não está claro "o que enfiar nela"?
temos uma amostra para 13 anos, a partir de 01.01.2007 para uma TF para todos os 28 pares de moedas
Com base nesta amostra de acordo com um padrão estritamente especificado, fazemos sintéticos (combinações destas moedas) que, sendo observáveis durante algum tempo, após o período de observação se comportam, digamos, de forma bastante definitiva após algum tempo
este "algum tempo" acaba por ser bastante longo, digamos, até 10 meses.
Neste caso, em média há apenas 1,5-2 pontos de entrada por mês, ou quase 2 vezes mais, se você tomar um TF 2 vezes menos )) etc.
é claro, é possível esperar 2 vezes 10 meses cada um para fazer um teste de avanço justo
mais precisamente 10 meses, porque 10 meses antes desta mensagem simplesmente não cabia na amostra devido às condições de amostragem
então teríamos na verdade 2 períodos de 10 meses - 1º de "menos 10 meses até agora" e 2º de "de agora até mais 10 meses"
Porquê a pergunta?
Porque me parece que mesmo um teste tão avançado não vai responder à questão sobre o excesso de formação do sistema.
Não é que estejamos a ajustar os resultados à "última parte" da amostra.
embora seja possível que durante 10-12 meses o mercado possa comportar-se de acordo com algumas tendências globais, que podem facilmente mudar, mesmo após o final do período de observação, digamos, após a eleição do Trump (apenas em novembro do dia 20).
É claro que se poderia tentar forçar a mesma floresta aleatória a encontrar uma solução semelhante, mas não é certo que a encontre, pois ainda não está claro "o que enfiar nela"?
Depende de quantos parâmetros livres o sistema tem. Por exemplo, se existem 2-3 parâmetros e todos os sinais são independentes, então podemos prescindir de qualquer avanço, ou seja, haverá alguma confiança estatística. Mas se os sinais são muito poucos, então nenhuma conclusão pode ser feita, então você pode pensar se existe um padrão real por trás desses sinais e analisá-lo.
A floresta é apenas um memorizador com um grande número de parâmetros - não dará quaisquer respostas.
temos uma amostra para 13 anos, a partir de 01.01.2007 para uma TF para todos os 28 pares de moedas
Com base nesta amostra de acordo com um padrão estritamente especificado, fazemos sintéticos (combinações destas moedas) que, sendo observáveis durante algum tempo, após o período de observação se comportam, digamos, de forma bastante definitiva após algum tempo
este "algum tempo" acaba por ser bastante longo, digamos, até 10 meses.
Neste caso, a média é de apenas 1,5-2 pontos de entrada por mês, ou quase 2 vezes mais se você tomar um TF 2 vezes menos ), etc.), etc.
é claro, é possível esperar 2 vezes 10 meses cada um para fazer um teste de avanço justo
mais precisamente 10 meses, porque 10 meses antes desta mensagem simplesmente não cabia na amostra devido às condições de amostragem
então teríamos na verdade 2 períodos de 10 meses - 1º de "menos 10 meses até agora" e 2º de "de agora até mais 10 meses"
Porquê a pergunta?
Porque me parece que mesmo um teste tão avançado não vai responder à questão sobre o excesso de formação do sistema.
Não é que estejamos a ajustar os resultados à "última parte" da amostra.
embora seja provável que durante esse período de 10-12 meses o mercado possa comportar-se de acordo com algumas tendências globais, que podem facilmente mudar, mesmo após o final do período de observação, digamos, após a eleição de Trump (apenas em novembro do dia 20)
claro, pode-se tentar forçar a mesma floresta aleatória a encontrar uma solução semelhante, mas não o fato de que ela a encontrará, pois ainda não está claro "o que enfiar nela"?
Algo me diz que é assim que se encontram as tendências fundamentais. E como você mesmo chegou à conclusão de que sim, pode terminar em um ou dois anos, ou amanhã. É negócio como sempre. Se o seu sistema dá tais entradas raras, então não há nada a fazer senão confiar nele, tendo previamente (como Maxim já notou) analisado e determinado os padrões, se eles são contraditórios e aleatórios.
https://www.youtube.com/watch?v=aX887X3lAc0&t=677s
vídeo útil e o próprio canal, talvez alguém receba a mensagem...
vídeo útil e o próprio canal, talvez alguém receba a mensagem...
porque é que precisamos de anunciar cursos?
Depende de quantos parâmetros livres o sistema tem. Por exemplo, se existem 2-3 parâmetros e todos os sinais são independentes, então você pode fazer sem qualquer avanço, ou seja, haverá alguma confiança estatística. Mas se os sinais são muito poucos, então nenhuma conclusão pode ser feita, então você pode pensar se existe um padrão real por trás desses sinais e analisá-lo.
A floresta é apenas um memorizador com um grande número de parâmetros, ela não dará nenhuma resposta.
Bem, em geral podemos dizer que sim, existem apenas 2-3 parâmetros, um dos quais é alguma quantidade matemática amplamente conhecida )), o segundo é a distância do ponto final de observação (duração de um negócio - ordem aberta) e o terceiro é o valor do período de observação mais um parâmetro a mais, mas é constante e não depende dos três primeiros
a segunda é constante e não depende da terceira, mas pode ser diferente em diferentes períodos de tempo
A terceira é de comprimento variável (varia em alguns intervalos "de" e "até")