Обсуждение статьи "Брутфорс-подход к поиску закономерностей (Часть VI): Циклическая оптимизация" - страница 3
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Но вот специально искать красоту по Шарпу, R^2 или критерием в данной статье видится сомнительным. Возможно, не прав.
Очень прав
Очень прав что что-то видится сомнительным ))) пусть даже так, но все это трескотня, пока кто-то очень прав или не прав я уже это все в продукт превратил. Что за терминология, очень не очень... Эти кривые это просто способ поджать среднеквадратичное отклонение поближе к математическому ожиданию, народ ну кончайте уже... Работа с ограниченной выборкой вас заставит это делать, поскольку это единственный способ увеличить доверие к данной выборке.
Очень прав что что-то видится сомнительным ))) пусть даже так, но все это трескотня, пока кто-то очень прав или не прав я уже это все в продукт превратил.
факт превращения чего то в продукт не говорит о том что он что то полезное далает
по остальному отвечу позже
по остальному отвечу позже
Просто подганять ТС под красивую кривульку прибыли это переобучение, даже если у вас есть OOS
Вы знакомы с ошибкой множественного тестирования?
Ознакомтесь с этими материалами
P-взлом и переобучение бэктестов « Математический инвестор (mathinvestor.org)
Как переобучение на истории в финансах приводит к ложным открытиям « Математический инвестор (mathinvestor.org)
Переобучение при тестировании на истории и ошибка вероятности post-hoc « Математический инвестор (mathinvestor.org)
backtest-prob.pdf (davidhbailey.com)
AI in Finance: how to finally start to believe your backtests [3/3] | by Alex Honchar | Towards Data Science
Demystifying the Probability of Backtest Overfitting: A Step-by-Step Guide with Python Code and Visual aids | by Francesco Landolfi | Python in Plain English
И тогда вы поймете что вы просто занимаетесь переобучением, и не важно какой критерий вы используете :
способ поджать среднеквадратичное отклонение поближе к математическому ожиданию или наклон линии регресии или максимизация прибыли или шарп или....
Что делать:
Вы сейчас просто подганяете красивую кривульку через множество итераций, ошибка множестенного тестирования показывает что даже на рандоме можно собрать ТС которая покажет красивую кривульку и на тесте и на трейне.
А нужно
1) Разработать систему симуляций, доверительных интервалов и брать кривульку как результат не одно расчета торговли ТС как у вас, а например 50 симуляций ТС в разных средах, среднее этих 50 симуляций брать как результат фитнес функции который надо максимизировать/минимизировать.
2) В ходе поиска лучшей кривульки ( из п.1 ) алгоритмом оптимизации , каждую итерацию нужно коррекировать на прдмет множественного тестирования
Проблема множественного тестирования на практике / Хабр (habr.com)
Как то так..
Просто подганять ТС под красивую кривульку прибыли это переобучение, даже если у вас есть OOS
Вы знакомы с ошибкой множественного тестирования?
Ознакомтесь с этими материалами
P-взлом и переобучение бэктестов « Математический инвестор (mathinvestor.org)
Как переобучение на истории в финансах приводит к ложным открытиям « Математический инвестор (mathinvestor.org)
Переобучение при тестировании на истории и ошибка вероятности post-hoc « Математический инвестор (mathinvestor.org)
backtest-prob.pdf (davidhbailey.com)
AI in Finance: how to finally start to believe your backtests [3/3] | by Alex Honchar | Towards Data Science
Demystifying the Probability of Backtest Overfitting: A Step-by-Step Guide with Python Code and Visual aids | by Francesco Landolfi | Python in Plain English
И тогда вы поймете что вы просто занимаетесь переобучением, и не важно какой критерий вы используете :
способ поджать среднеквадратичное отклонение поближе к математическому ожиданию или наклон линии регресии или максимизация прибыли или шарп или....
Что делать:
Вы сейчас просто подганяете красивую кривульку через множество итераций, ошибка множестенного тестирования показывает что даже на рандоме можно собрать ТС которая покажет красивую кривульку и на тесте и на трейне.
А нужно
1) Разработать систему симуляций, доверительных интервалов и брать кривульку как результат не одно расчета торговли ТС как у вас, а например 50 симуляций ТС в разных средах, среднее этих 50 симуляций брать как результат фитнес функции который надо максимизировать/минимизировать.
2) В ходе поиска лучшей кривульки ( из п.1 ) алгоритмом оптимизации , каждую итерацию нужно коррекировать на прдмет множественного тестирования
Проблема множественного тестирования на практике / Хабр (habr.com)
Как то так..
Я это уже слышал. Все что красиво все это переобучение.. ну да конечно фитнес функции и ищем не пойми что, критерии поиска тоже не пойми какие.. Фитнес функция... У меня вообще не нейросеть если что. Проблемы понятны. Это просто проблемы ограниченной выборки, я вам кратко скажу, вы просто не вникали в мои слова. Накидали мне сто пятьсот статей, как будто есть у нас время сидеть и читать чтобы вам что-то доказать. То что вы предлагаете это понятно, но чтобы это все собрать в продукт и дать людям вы до пенсии будете это все считать и не факт что получите свой вожделенный грааль... Ресурсы ограничены и время ограничено, лично у меня, если у вас его больше ради бога углубляйтесь. Я много о чем слышал, статьи не читал но эти проблемы они очевидны и без статей, для человека который думает.
Я это уже слышал. Все что красиво все это переобучение.. ну да конечно фитнес функции и ищем не пойми что, критерии поиска тоже не пойми какие.. Фитнес функция... У меня вообще не нейросеть если что. Проблемы понятны. Это просто проблемы ограниченной выборки, я вам кратко скажу, вы просто не вникали в мои слова. Накидали мне сто пятьсот статей, как будто есть у нас время сидеть и читать чтобы вам что-то доказать. То что вы предлагаете это понятно, но чтобы это все собрать в продукт и дать людям вы до пенсии будете это все считать и не факт что получите свой вожделенный грааль... Ресурсы ограничены и время ограничено, лично у меня, если у вас его больше ради бога углубляйтесь. Я много о чем слышал, статьи не читал но эти проблемы они очевидны и без статей, для человека который думает.
Судя по вашему ответу ничерта вам непонятно...
Ну а я вижу что вам ничерта не понятно, и кто прав? Ваше суждение это лишь ваше суждение и не более. Я например вижу что вы начитались умных статей и сыпите тут ссылками выдавая себя за мега трейдера, а по факту никто это читать не будет. Видал я таких как вы, много умных слов знаете, но толку ноль. Самостоятельно нужно разбираться и выводить формулы, исследовать, иметь свой опыт и свою позицию. Я и криптой занимался и ставками на спорт и все от и до знаю, делать мне нечего читать ваши статейки. Все что мне надо я вывожу сам, беру тетрадь и пишу формулы.
А нужно
1) Разработать систему симуляций, доверительных интервалов и брать кривульку как результат не одно расчета торговли ТС как у вас, а например 50 симуляций ТС в разных средах, среднее этих 50 симуляций брать как результат фитнес функции который надо максимизировать/минимизировать.
2) В ходе поиска лучшей кривульки ( из п.1 ) алгоритмом оптимизации , каждую итерацию нужно коррекировать на прдмет множественного тестирования
А есть примеры, когда кто-либо применял такой подход и доводил его до практического результата? Вопрос без издевки, правда интересно.
А есть примеры, когда кто-либо применял такой подход и доводил его до практического результата? Вопрос без издевки, правда интересно.
Я применял и применяю.
Интересно было бы увидеть конкретные примеры. Понятно, что многие просто применяют (пусть и успешно) и молчат. Но должны же у кого-то быть и развернутые описания, что человек делал, что получил, и как это дальше торговало.