Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3363

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mytarmailS #:

São basicamente estados, há três deles: comércio normal, muito bom e apenas bom.

Eu sabia que era simples.

Os valores são constantes ou dinâmicos?

Respondeu a esta pergunta.

 
fxsaber #:

Sabia que era simples.

Respondeu a essa pergunta.


Vamos tomar a média como exemplo, pois ela tem um parâmetro - período.

Esse parâmetro pode ser uma constante ou pode ser alterado de acordo com uma fórmula.

Entendo que você tem parâmetros como uma constante?

 
mytarmailS #:

Vejamos a média, por exemplo, que tem um parâmetro - período.

Esse parâmetro pode ser uma constante ou pode ser alterado de acordo com alguma fórmula.....

Entendo que você tem parâmetros como uma constante?

Não estou familiarizado com essa terminologia. Cinco parâmetros otimizados no MT5-tester.

 
fxsaber #:

É assim que você pode explicar qualquer coisa. Obviamente, não há nada de concreto a dizer. Eu mesmo acho que se trata de um ajuste. Porque o início do "desvio" para a esquerda coincide muito com o ponto inicial da amostra. Em uma situação como essa, o OOS pode ser explicado dessa forma, é claro.


Isso também ocorre com o EURUSD. O OOS à direita é o dos últimos quatro meses de 2023. O OOS é o restante de 2023.

Alguma opção para outra explicação? Não é possível saber nada específico pelo gráfico, certo?

Você pode calcular as chances de uma superotimização correta por meio de um pouco de wolf-forward. Quantas vezes a superotimização foi feita com lucro no forward em um mês e quantas vezes com prejuízo. Isso lhe dará alguma confiança financeira e coragem.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Você pode calcular as chances de otimização excessiva correta por meio de algum wolf-forward. Quantas vezes a superotimização foi feita com lucro no forward em um mês e quantas vezes com prejuízo. Isso lhe dará alguma confiança financeira e coragem.

Talvez esse método funcione para confirmar/refutar a hipótese de que o mercado mudou na Sample e, portanto, o bom OOS à direita não é um acaso. Obrigado, vou pensar no assunto.

 
mytarmailS #:


Vejamos a média, por exemplo, que tem um parâmetro - período.

Esse parâmetro pode ser uma constante ou pode ser alterado de acordo com alguma fórmula.....

Entendo que você tem parâmetros como constantes?

Constantes, eles não mudam após a otimização.
 
fxsaber #:

Não estou familiarizado com essa terminologia. Cinco parâmetros otimizados no MT5-tester.

Talvez faça sentido procurar um parâmetro e uma fórmula para calcular seus parâmetros otimizados. Com base nos resultados da otimização. É claro que isso é complicado.
 
Valeriy Yastremskiy #:
Talvez faça sentido procurar um parâmetro e uma fórmula para calcular seus parâmetros otimizados. Com base nos resultados da otimização. É claro que isso é complicado.
+
Era isso que eu estava tentando dizer, mas queria que ele entendesse.
As pessoas só valorizam suas próprias suposições.
 
fxsaber #:

Talvez esse método funcione para confirmar/refutar a hipótese de que o mercado mudou na Sample e, portanto, o bom OOS à direita não é um acaso. Obrigado, vou pensar no assunto.

Sim, se você mover a janela de amostragem para trás, todas as curvas de OOS mudarão, mais ou menos como na regressão polinomial, sua previsão salta loucamente quando você move a janela. Quanto maiores forem os parâmetros de opção ou o grau do polinômio, mais instável será esse salto. O ideal seria ter uma otimização tão rápida que fosse possível mover a janela com o mouse e observá-la imediatamente. Acho que você fez algo parecido com o melhor intervalo.

No último artigo, sugeri uma variante sobre como tornar o treinamento mais estável para o MO. Ou seja, menos retreinamento. Mas o rendimento é prejudicado.

Essa é a troca entre viés e variância, quando o aumento dos parâmetros de TS leva a um desvio em novos dados, e a diminuição deles leva a uma maior variância das previsões. Os otimizadores locais não conseguem entender isso.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Sim, se você mover a janela de amostragem para trás, todas as curvas OOS serão alteradas, assim como na regressão polinomial, a previsão salta loucamente quando você move a janela. Quanto maiores forem os parâmetros de opção ou o grau do polinômio, mais instável será esse problema. O ideal seria ter uma otimização tão rápida que fosse possível mover a janela com o mouse e vê-la imediatamente. Acho que você fez algo parecido com o melhor intervalo.

No último artigo, sugeri uma variante sobre como tornar o treinamento mais estável para o MO. Ou seja, menos retreinamento. Mas a lucratividade é prejudicada.

Essa é a compensação de viés-variância, quando o aumento dos parâmetros do TS leva a um desvio em novos dados e a diminuição deles leva a uma maior dispersão das previsões. Os otimizadores locais não conseguem entender isso.

Tudo é muito mais simples.

Eles ajustaram algo a alguma seção de um processo aleatório não estacionário, sem perceber que qualquer seção de um processo não estacionário não tem nada a ver com qualquer outra seção de um processo não estacionário. Portanto, os resultados em outros segmentos são arbitrários: podem ser bons, mas podem ser ruins, mas, na realidade, o sanduíche SEMPRE cai na manteiga.

A propósito, o conceito de "dispersão" refere-se a um processo aleatório estacionário.

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