Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3348
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Não, não há nenhum problema com isso. Não importa qual é a margem de lucro. O que importa é o erro de classificação. Ele aumenta quando se adiciona spread ao treinamento ou permanece o mesmo.
Mas o modelo não começa a funcionar melhor quando o spread é levado em conta na marcação, ele não dá lucro, mas, sem o spread, funciona da mesma forma como se tivesse sido treinado sem ele. É por isso que coloquei o spread, condicionalmente, ao erro de classificação. Ou seja, a resposta do modelo não permite que você o supere.
Levar o spread em consideração na marcação significa a duração das negociações que o excedem. Ou seja, faço negociações mais longas, depois as treino, e o resultado do teste com o aumento do spread é quase o mesmo que o resultado de outro modelo treinado com negociações mais curtas.
Isso acaba sendo uma conclusão bastante inequívoca de que, em meus sinais, digamos, o MO não consegue superar o spread.
Mas, às vezes, ele pode, com certas maquinações relacionadas ao kozul. Ou seja, se houver algum indicador estatístico da "confiabilidade" deduzida dos sinais, eles também funcionarão quando o spread aumentar.
Nãoimporta para qual lucro é calculado,o que importa é oerro de classificação.
Devido a essa abordagem, você classifica "corretamente" as negociações potencialmente perdedoras. Na realidade, a situação é muito pior, não apenas por causa do spread. Em um EA real, conseguir passar da classificação "correta" para um sistema lucrativo continua sendo um problema, o que não é surpreendente.
Não importa qual é amargem de lucro, mas sim qual é o erro de classificação depois.
Devido a essa abordagem, você classifica "corretamente" as negociações potencialmente perdedoras. Na realidade, a situação é muito pior, não apenas por causa do spread. Em um EA real, passar da classificação "correta" para um sistema lucrativo continua sendo um problema, o que não é surpreendente.
Primeiro, a marcação é feita da forma mais lucrativa possível. Em seguida, os exemplos "confiáveis" são reamostrados e filtrados com base nos erros do modelo, e o restante é marcado como lixo. Porque está claro que nunca haverá uma negociação ideal como a da marcação inicial do graal (sem spread, será quase um graal). A lucratividade cai até certo nível, a estabilidade em novos dados aumenta. É escolhido um equilíbrio entre isso e aquilo.
Parece lógico e não tão vago como outros justificam sua TS.
Descrevi a variante mais fácil de entender no artigo. Você pode verificar por conta própria, pois o núcleo do algoritmo é simples.
Primeiro, a marcação é feita da forma mais lucrativa possível. Em seguida, os exemplos "confiáveis" são reamostrados e filtrados com base nos erros do modelo, e o restante é marcado como lixo. Porque está claro que nunca haverá uma negociação ideal como a do layout inicial do graal (sem spread, será quase um graal). A lucratividade cai até certo nível, a estabilidade em novos dados aumenta. É escolhido um equilíbrio entre ambos.
Parece lógico e não tão vago como outros justificam seu TS.
A variante mais fácil de entender está descrita no artigo, você mesmo pode verificá-la, pois o núcleo do algoritmo é simples.
Dei uma olhada rápida no artigo.
Desde o início, destaquei uma determinada premissa básica, na qual tudo o mais se baseia:
Se treinarmos o modelo muitas vezes em subamostras aleatórias e, em seguida, testarmos a qualidade da previsão em cada uma delas e somarmos todos os erros, obteremos uma imagem relativamente confiável dos casos em que ele realmente erra muito e dos casos em que ele adivinha com frequência.
Discordo totalmente.
Qualquer validação cruzada não pode, por definição, melhorar a qualidade do modelo. A validação cruzada permite que você calcule um valor de erro mais VÁLIDO às custas de um conjunto de estatísticas. Tudo. e o erro de classificação resultante pode ou não ter nada a ver com a previsão no arquivo externo, ou seja, na negociação real.
A qualidade da previsão por um modelo é determinada pelo conjunto de preditores para um conjunto específico de rótulos e não tem nada a ver com o modelo. Antes de modelar, a pergunta deve ser respondida: os preditores e seus rótulos se encaixam? É impossível responder a essa pergunta com a ajuda de um modelo, e você está tentando fazer isso.
É impossível responder a essa pergunta com um modelo, e você está tentando fazer isso.
Com o que você quer responder?
E com o que você quer responder?
Tópico antigo e já escrito muitas vezes.
Tópico antigo e já escrito várias vezes.
suporte por visualização, envernizamento, assinatura do desenvolvedor do pacote R rusquant
É a mesma coisa
Em seu artigo, não há gráfico para o modo "avançado" do testador, pelo qual se pode realmente julgar o modelo.
A propósito, você usa o mashki, independentemente da diferença de preço, e deve ter cuidado com ele, porque, sob certas condições de teste de modelos por seus próprios testadores, como não é engraçado e contradiz todo o TA, o mashki olha para a frente. Usando o modo "forward", se estiver olhando para a frente, você terá uma grande discrepância nos resultados entre o forward e o gráfico principal.
rusquant
O site diz quehá suporte para a interação com a API Tinkoff, Finam e Alor. Alguém já deu uma olhada nisso?