Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3026

 
Aleksey Vyazmikin #:

É eficaz!

Você codifica os preditores em números da amostra principal?

qualquer nome

 
Maxim Dmitrievsky #:

quaisquer nomes

Se os nomes das colunas da tabela da amostra geral forem retirados da árvore, tudo bem.

Você pode pensar na velocidade mais tarde, se isso funcionar de forma eficiente.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Se os nomes das colunas da tabela de amostra geral forem retirados da árvore, tudo bem.

Você pode pensar na velocidade mais tarde, se ela funcionar de forma eficiente, pelo menos.

Bem, você está colhendo folhas há 500.000 anos. Você encontrou alguma coisa normal? Pelo menos 10 delas).
 
Maxim Dmitrievsky #:
Você está colhendo folhas há 500.000 anos. Você encontrou alguma boa? Pelo menos 10 delas).

Eu publiquei os resultados. Sim, há variantes normais. Mas não faço isso há três anos.

Outra coisa, meu experimento com a seleção de folhas é limitado apenas à amostragem.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Publiquei o resultado. Sim, há algumas boas opções. Mas não faço isso há três anos.

Além disso, meu experimento com a seleção de folhas é limitado apenas à amostragem.

Como assim, eu não faço isso há três anos? O que você faz?
Bem, vamos ver, está gerando rapidamente.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Como assim, eu não faço isso há 3 anos? O que você faz?
.
Bem, vamos ver, está gerando rapidamente.

Globalmente - tabelas quânticas e estava envolvido. Muitos testes e experimentos foram realizados, inclusive em diferentes amostras.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Eu estava envolvido em tabelas quânticas em nível global. Foram realizados muitos testes e experimentos, inclusive em diferentes amostras.

e de que forma você insere as regras no catbust? ou ele não participa de forma alguma?

 
Maxim Dmitrievsky #:

Que tipo de regras você coloca nos catbusters? Ou ele não participa de nada?

Em formato binário. A coluna é o número da regra, e o valor é "1" - a regra funcionou e "0" - a regra não funcionou. E o alvo é exatamente como a amostra principal.

Essa é uma maneira de agregar tudo. Mas, ao que me parece, o CatBoost não faz um trabalho muito bom aqui - dados muito rarefeitos.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Em formato binário. A coluna é o número da regra, e o valor é "1" - a regra funcionou e "0" - a regra não funcionou. E o alvo é o mesmo da amostra principal.

Essa é uma maneira de agregar tudo. Mas, ao que me parece, o CatBoost não faz um trabalho muito bom aqui - dados muito rarefeitos.

Além disso, as regras são de compra/venda em um sentido. Os stops estão sendo ajustados para se adequarem a elas? Se você não os colocar no busting.

Acho que basta gerar imediatamente um bot de verificação e verificar as regras necessárias por meio do testador/otimizador.
 
Maxim Dmitrievsky #:

e as regras são de compra/venda em uma direção. Os stops são iguais a eles? Se não, você os coloca no busting

Na abordagem antiga, cujos resultados eu estava demonstrando, havia três rótulos de classe - "1" - comprar, "-1" - vender e "0" - não negociar.

Agora uso dois rótulos: "1" - negociar e "0" - não negociar; o nome da coluna é "Target_100". A direção é definida por uma coluna separada "Target_P" e, para o resultado financeiro da compra e venda, as colunas correspondentes "Target_100_Buy" e "Target_100_Sell". Também na amostra há uma coluna auxiliar com a data "Time".

Em geral, a cauda da amostra contém todas essas colunas e tem a seguinte aparência