Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1917
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Sim, é suposto ser o mesmo que todos os outros) A ideia é modificar as funcionalidades, treinar o modelo e ver o que acontece com os novos dados.
Como trabalhamos com modelos comuns? Nós apenas alimentamos x1,x2,x3,....x20 e é o fim de tudo.
O que eu fiz no último script é que - 0.82
Eu tomei todos os 31 indicadores como preditores.
depois tomei as suas previsões como preditores de segunda ordem, depois tomei as previsões das previsões e assim sucessivamente 11 vezes até o erro estar a cair, recebi 0,82 em vez de 0,7
Eu não sei onde errei ((
A idéia é absolutamente correta permitindo gerar essencialmente preditores, mas há duas sutilezas:
1. Reprodutibilidade dos resultados - será necessário fazer algum tipo de conversão adicional - o que obtemos após o processamento - uma nova tabela?
2. É necessário verificar as regularidades no período de amostragem - que a classificação correta estaria em locais diferentes e não é realizada em nenhum modelo de treinamento conhecido que seja muito ruim.
Uma vez que a maioria dos meus preditores são categóricos em quantis essenciais, quero tentar gerar preditores combinando através de && gamas pré-juntas de preditores estatisticamente significativos.
Sobre o erro, ele caiu sobre uma amostra previamente desconhecida, ou sobre uma amostra de teste? Talvez o script tenha levado em conta as leituras da amostra de teste ao gerar novas regras?
Já faz algum tempo, qual é o resultado final - o método funciona ou não?
decidiu ver como seriam os dados típicos para o treino NS em 3d ))
os dados são 31 indicadores, o alvo é um ziguezague
diminuí a dimensionalidade para três dimensões com três algoritmos - pca, t-sne , ump (os dois últimos são considerados os mais avançados)
o que é afinal -https://en.wikipedia.org/wiki/Dimensionality_reduction
how it can help -https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%BA%D0%BB%D1%8F%D1%82%D0%B8%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8
Então dados 31 indicador alvo em ziguezague , primeiro temos o PCA
Você pode postar o roteiro para que bonecos como eu também possam ver fotos tão bonitas em suas amostras?
Tive a ideia de criar um tópico para discutir as funções alvo, nem mesmo uma discussão, mas sim criar uma base de dados de diferentes tipos de funções alvo e estatísticas sobre elas, o que funciona e o que não funciona de todo.
Achas que alguém precisa disso?
A idéia é boa, mas além das idéias, seria útil ter um código aberto em MQL - o resultado seria uma biblioteca.
Se nem mesmo um código, então pelo menos um algoritmo de palavras para reprodução.
1. Prever o preço máximo diário usando dados intradiários (regressão)
Por dados internos de dias anteriores ou durante o dia - se estes últimos, então no final do dia o erro simplesmente diminuirá.
Se, num determinado momento, a amostra será pequena.
2. em que nível haverá sobre-volatilidade (regressão + classificação)
Eu nem sei o que é super volatilidade, mas acho que é apenas sobre a tendência ou não?
Se houver muitos níveis, haverá muitas classes, o que significa um erro muito maior do que com a classificação binária.
A única maneira de fazer isso é usar um modelo diferente para cada nível...
2. prever a hora da inversão diáriausando dados intradiários(classificação).
É essencialmente o mesmo que a previsão do preço máximo - os mesmos problemas.
3. Se a primeira vela fosse preta, a terceira seria branca? (classificação)
Deve ser muito simples - podemos tentar.
4. marcar os níveis de apoio e resistência e prever o nível a partir do qual acontecerá um salto/quebranco (classificação).
Os mesmos problemas que na segunda frase.
5. Prever o período ideal para o indicador em qualquer momento (regressão).
Isto é interessante, é claro, virando o propósito de usar o indicador do avesso.
Já faz muito tempo, qual é o resultado - o método funciona ou não?
Sim, eu mesmo não entendi, acho que sim, tente estragar algo semelhante.
Há sinais x1,x2,x3 e o alvo "Y".
fazer uma previsão sobre os atributos
"Y_x1[i+1]" ~ x1+x2+x3
"U_x2[i+1]" ~ x1+x2+x3
"U_x3[i+1]" ~ x1+x2+x3
e acrescente ao modelo
x1,x2,x3"U_x1" + "U_x2"+ "U_x2" e o alvo "U"
agora há 6 sinais.
Você pode postar o roteiro para que bonecos como eu vejam fotos tão bonitas em suas amostras?
Já o apaguei, é divertido visualizá-lo, satisfazer-me... mas não sei se precisa mesmo dele... Se precisares, posso voltar a escrever, certo?
A idéia é boa, mas além das idéias, seria útil ter um código aberto em MQL - o resultado seria uma biblioteca.
Se nem mesmo um código, então pelo menos um algoritmo de palavras para reprodução.
Se eu quisesse mostrar que existem milhões de maneiras de fazer previsões, estou ficando entediado com uma - ou o binário (para cima/para baixo) ou incrementos, e é isso! Ambos não funcionam, mas todos se cansam disso!)
Eu mesmo não entendi, acho que sim, tente fazer algo semelhante na sua casa.
há sinais x1,x2,x3 e o alvo "Y".
fazer uma previsão sobre os sinais
"Y_x1[i+1]" ~ x1+x2+x3
"U_x2[i+1]" ~ x1+x2+x3
"U_x3[i+1]" ~ x1+x2+x3
e acrescente ao modelo
x1,x2,x3"U_x1" + "U_x2"+ "U_x2" e o alvo "U"
Agora temos seis características.
Sim, vou tentar a minha metodologia, mas ainda assim parece que tudo vai ser muito lento - muitas combinações.
Quanto disto é feito em R, com quanta amostragem?
Já o apaguei, é divertido de visualizar, só por diversão... mas não sei se preciso mesmo... Se você realmente precisa, posso escrever de novo, certo?
Seria interessante ver - basta escrever mais o quê e como colocar a biblioteca, por favor. E mais comentários no roteiro. Delimitador personalizável e selecção de coluna com colunas de destino, também colunas de exclusão :)
A propósito, você pode fazer dropdown de diferentes grupos de colunas em ciclo e ver, como esses modelos visuais vão mudar, então a gravação de fotos deve ser realizada...
Sim, eu escrevi todas estas opções apenas para mostrar que existem milhões de maneiras de prever, e depois todas coladas a um ou binário (para cima / para baixo) ou incrementos, e é isso!! Estou farto disso ... Nenhum deles funciona, mas todos estão a ficar fartos deles )
Milhões deles...
Tente o meu método - 1 ou -1 - canal oposto do vector ZZ Doncian cruzou o ponto de mudança de vector. Entrar em mudança vetorial, arrasto no canal oposto e 0 - não entrar no mercado - plano. Com 40% de precisão de classificação de 1 e -1 haverá um lucro.
De simples eu quero implementar um alvo primitivo com marcação de entrada correta com risco 1k3 em pontos ou qualquer um dado - um conjunto com risco diferente pode dar bons resultados no agregado, mas é teórico.
E assim, é claro, temos de pensar em alvos diferentes.
Sim, vou tentar a minha metodologia, mas ainda assim parece que tudo seria muito lento - muitas combinações.
Quanto disto é feito em R, com quanta amostragem?
É muito rápido com a vetorização, mas quando escrevi um xadrez para fazer a contagem por uma barra, é mais lento, mas ainda assim muito aceitável.
Seria interessante ver - basta escrever o quê e como usar as bibliotecas, por favor. E mais comentários no roteiro. Delimitador personalizável e selecção de coluna com colunas de destino, também colunas de exclusão :)
Ok. Envie-me um arquivo com seus atributos e o alvo, no formato em que você vai jogar no arquivo p, eu vou tentar fazer com que ele funcione fora da caixa
Não é um arquivo grande, por favor 1000 linhas para os olhos
Tenha em mente que isto é apenas um brinquedo, apenas para visualização, se você quiser verificar o modelo/sinais é 10000% melhor ver estupidamente o erro no teste)É muito rápido com a vetorização, mas quando eu escrevi um xadrez para fazê-lo contar uma barra de cada vez, é mais lento, mas ainda assim é muito aceitável.
Hm, interessante - se você acha que pode, largue o script, ele pode ser realmente útil. Agora estou a fazer um grande grupo de novos preditores e preciso de procurar de alguma forma uma ligação entre eles - sinergia, talvez a maioria deles tenha de ser deitada fora...
Ok. Envia-me o ficheiro com as tuas características e o alvo, no formato em que vais atirar o ficheiro p, eu vou tentar fazer com que funcione fora da caixa.
Só não é um grande arquivo, por favor. 1.000 linhas é suficiente.
A questão é que os formatos podem mudar - por isso não seja mesquinho com comentários :)
Uma variante do mais comumente usado, anexado.
tempo ou ignorá-lo?
Ignore-o, assim como as últimas colunas com o resultado financeiro. O momento está nos preditores.
Ignore, assim como as últimas colunas com o resultado financeiro. O momento está nos preditores.
Sim, sim, eu já vi)
Quanto ao alvo, acho que ele deve ser alterado quando não há como alterar os dados de entrada, como eu disse no vídeo. Quando os dados são recolhidos e não há forma de os alterar. Caso contrário, se você tiver uma variedade de variáveis de entrada, você deve pegar o alvo padrão e escavar os dados de entrada.
Não se esqueça, se o alvo contém erros deliberadamente e você obtém melhores resultados de treinamento, então o modelo também cometerá erros de acordo com o alvo. IMHO