Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2390

 
Aleksey Vyazmikin:

Eu esqueci completamente que você tem classes que são responsáveis pela direção do comércio, enquanto eu tenho classes que permitem/dis permitem o comércio - é por isso que você não pode sentir a utilidade de um gráfico :)))

É assim que a busca de padrões é resolvida enumerando a diversidade de relações entre os preditores, os incrementos são apenas instáveis e precisam ampliar o intervalo, pelo menos adicionando-lhes um ATR diário(3).

mas não de uma forma tão bárbara.

esperar uma semana e depois partir os olhos para olhar para os gráficos.

É mais fácil dizer que não há regularidades)

 
Aleksey Vyazmikin:

Eu esqueci completamente que você tem classes que são responsáveis pela direção do comércio, enquanto eu tenho classes que permitem/dis permitem o comércio - é por isso que você não pode sentir a utilidade de um gráfico :)))

Se não estou enganado, prefiro procurar padrões enumerando as várias correlações de preditores. São apenas os incrementos que são instáveis e precisam ampliar o intervalo, pelo menos adicionar ATR(3) para um gráfico diário.

ATR em D1 com um período de 3?
E se houver um treino em M1? Para 1440 barras, haverá o mesmo valor deste indicador. Ou você está treinando em D1?
 
Maxim Dmitrievsky:

mas não da mesma forma bárbara

Espera uma semana para contar, depois parte-me os olhos para olhar para as fotografias.

A pré-selecção é baseada num conjunto de critérios, enquanto os gráficos são mais susceptíveis de serem necessários para compreender a qualidade do modelo numa determinada rede. Os gráficos irão, naturalmente, mudar de acordo com o alvo.

Por exemplo, se o modelo geralmente mostra lucro mas há fortes falhas de lucro no meio da probabilidade, por exemplo por 0,6, eu não aceitarei tal modelo, e se essas falhas estiverem no fim da distribuição, posso simplesmente limitar a resposta (interpretação de uma), digamos, a 0,65.


Embora seja óbvio que o modelo em si não é muito bom (não se pronunciam duas lombadas), em comparação com o último.

 
elibrarius:
ATR em D1 com um período de 3?
E se no treino M1? Para 1440 barras, haverá o mesmo valor deste indicador. Ou você está treinando em D1?

Sim, será um e o mesmo - é a definição de volatilidade e o modelo deve definir por exemplo 2-3 períodos de volatilidade, sobre os quais os valores em pips devem ser interpretados diferentemente, pois para alguns intervalos é o início da tendência e para outros é o fim. Além disso, eu simplesmente introduzo tais valores no ATR, de modo que pedaços com diferentes volatilidades se tornem comparáveis.

 
Aleksey Vyazmikin:

A pré-selecção é baseada num conjunto de critérios, enquanto os gráficos são mais para compreender a qualidade do modelo numa determinada rede. Os gráficos irão, naturalmente, mudar de acordo com o alvo.

Por exemplo, se o modelo geralmente mostra lucro mas há fortes quedas de lucro no meio da probabilidade, por exemplo por 0,6, eu não vou tomar tal modelo, e se essas quedas estão no fim da distribuição, vou apenas tomar e limitar a resposta (interpretação de uma), digamos, a 0,65 como eu fiz aqui.

Embora você possa ver que o modelo em si não é muito bom (sem duas lombadas pronunciadas), em comparação com o último.

Isto é tudo uma treta, preciso de novas ideias inovadoras.

Sem eles eu não levantaria um dedo.
 
Maxim Dmitrievsky:

Tentei ontem fazer um algoritmo generativo-adversarial baseado na tua ideia do vídeo. Há um agente gerador que tritura os negócios, e há um agente discriminador que avalia a correção dos negócios e remove os negativos. O conjunto de dados é selecionado usando uma janela deslizante com passo discreto. Infelizmente, eu ainda não consegui obter um processo de aprendizagem estável, pois com 5-7 iterações o discriminador eliminou todo o conjunto de dados)))). Tentei fazer uma nova amostra antes do treino e ambos os agentes de acordo com a sua ideia, mas não muito. Vou tentar esta noite reverter ou aleatorizar as trocas em vez de as eliminar. Eu entendo que remover tags inválidas é mais eficiente do que modificá-las ou aleatorizá-las, mas eu gostaria de executar um processo de aprendizagem não reversível.

 
welimorn:

Tentei ontem fazer um algoritmo generativo-adversarial baseado na tua ideia do vídeo. Há um agente gerador que tritura os negócios, e há um agente discriminador que avalia a correção dos negócios e remove os negativos. O conjunto de dados é selecionado usando uma janela deslizante com passo discreto. Infelizmente, eu ainda não consegui obter um processo de aprendizagem estável, pois com 5-7 iterações o discriminador eliminou todo o conjunto de dados)))). Tentei fazer uma nova amostra antes do treino e ambos os agentes de acordo com a sua ideia, mas não muito. Vou tentar esta noite reverter ou aleatorizar as trocas em vez de as eliminar. Eu entendo que remover tags inválidas é mais eficiente do que modificá-las ou randomizá-las, mas eu gostaria de executar um processo de aprendizagem não reversível.

Isso foi rápido, eu dei uma olhada e coloquei de lado ) Vou terminar minha versão, vamos ver

A degenerescência acontece como previsto - interessante. Há uma razão para pensar em como lidar com isso.

li sobre a inferência causal no outro dia, queria aplicá-la para procurar algo... mas parece que não é o nosso tópico

Z.I. conseguiu isto com um meta modelo (sem aprendizado iterativo) em 5 anos. Treinamento por 5 meses.

Estará pensando em como anexar iterativas (refazendo exemplos de artigos)

 
A propósito, o python 3.9 é visivelmente mais rápido do que 3.8 no console, mudando para ele
 
Maxim Dmitrievsky:

Isso foi rápido, eu dei uma olhada e coloquei de lado ) Vou terminar minha versão, vamos ver.

A degeneração está a acontecer como previsto - interessante. Há uma razão para pensar em como lidar com isso.

li sobre a inferência causal no outro dia, queria aplicá-la para procurar algo... mas parece que não é o nosso tópico

Z.I. conseguiu isto com um meta modelo (sem aprendizado iterativo) em 5 anos. Treinamento por 5 meses.

Estará pensando em como anexar iterativas (refazendo exemplos de artigos)

Parece fixe, mas ainda não está claro. Se não se importa de me dizer qual é o meta modelo? ou sugerir onde ler? talvez você já tenha escrito sobre isso neste tópico?

Eu simplesmente desisti por muito tempo e não fui capaz de seguir o fio da meada.

 
welimorn:

Parece fixe, mas ainda não está claro. Se não se importa de me dizer que tipo de modelo de metanfetamina é ou onde lê-lo, talvez já tenha escrito sobre isso neste tópico?

Eu desisti há muito tempo e não tive oportunidade de seguir o fio da meada.

é o segundo modelo que permite/nega a abertura de negócios

ou seja, existem 2 modelos em produção