Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1811
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
Через такие способы закономерности не найти, это просто зафит. Как забить ватой щель поплотнее
Дообучение не меняет способа поиска, но добавляет новые данные для обучения. Почему это плохо?
Разделение сложнее, и прямых логик нет, откуда уверенность?
Дообучение не меняет способа поиска, но добавляет новые данные для обучения. Почему это плохо?
Разделение сложнее, и прямых логик нет, откуда уверенность?
Потому что это обучение в скользящем окне, которое точно так же переобучается. И его невозможно контролировать на новых данных
Контроль только по факту оценки последнего окна, и то, только когда новые характеристики ряда стали значимыми и мы получили отставание. Данных на сегодня много, и если по серьезному. то обучать надо на всех данных минимизируя отставание. Это всего лишь разнообразие рядов.
Вполне вероятно, что новые данные повторяют другой инструмент, который не был задействован в обучении.
Контроль только по факту оценки последнего окна, и то, только когда новые характеристики ряда стали значимыми и мы получили отставание. Данных на сегодня много, и если по серьезному. то обучать надо на всех данных минимизируя отставание. Это всего лишь разнообразие рядов.
Вполне вероятно, что новые данные повторяют другой инструмент, который не был задействован в обучении.
Не вижу никакой разницы между обучением на всех данных и в скользящем окне. Если характеристики ряда меняются очень плавно, тогда есть смысл. Но на рынке такого нет.
смысл только в библе полученных характеристик, не более. Это не может быть полным решением, но тут работа по поиску повторений на различных инструментах в разное время. И только как вспомогательные данные для скользящего окна.
смысл только в библе полученных характеристик, не более. Это не может быть полным решением, но тут работа по поиску повторений на различных инструментах в разное время. И только как вспомогательные данные для скользящего окна.
Каких характеристик? Там будет массив весов НС, которые не интерпретируются
Да, некорректность между желаниями и инструментами. Действительно массив весов с НС будет не достаточен. а интерпретации с них вряд ли можно получить)
Характеристика ряда это максимально простая мат.модель описывающая его с достаточно малой ошибкой))))
Vladimir Perervenko:
...
Большая иллюзия, что можно обучить модель на огромном промежутке прошлых данных и потом долго ее использовать без переобучения.
...
Долго - это сколько - у меня есть модель, которая пол года минимум работает в плюс. Я обнаружил это с примерно месяц назад, когда разбирал старые архивы файлов - взял модель, а она работает, но сейчас не знаю, как она обучалась - модель CatBoost.
Другой пример - так же строил на листьях, большинство из которых собраны на выборке 2014-2018 годов включительно, дерево в феврале 2020 года, которое используется в качестве фильтра, и эта синергия хорошо работает в 2020 году.
Однако, я не рискнул на это все поставить деньги - и это моя ошибка.
Теперь преследует мысль, что как раз подойду к критерию долго и все сломается.
Долго - это сколько - у меня есть модель, которая пол года минимум работает в плюс. Я обнаружил это с примерно месяц назад, когда разбирал старые архивы файлов - взял модель, а она работает, но сейчас не знаю, как она обучалась - модель CatBoost.
Другой пример - так же строил на листьях, большинство из которых собраны на выборке 2014-2018 годов включительно, дерево в феврале 2020 года, которое используется в качестве фильтра, и эта синергия хорошо работает в 2020 году.
Однако, я не рискнул на это все поставить деньги - и это моя ошибка.
Теперь преследует мысль, что как раз подойду к критерию долго и все сломается.
попробуйте взять эту модель и на всех точках входа создать выборку, индикаторов там накидать всяких , и натренировать еще одну модель которая будет решать входить в сделку или нет
попробуйте взять эту модель и на всех точках входа создать выборку, индикаторов там накидать всяких , и натренировать еще одну модель которая будет решать входить в сделку или нет
Для этого метода у меня недостаточно будет показателей, ведь изначальная выборка порядка 15к строк, а если смотреть потом по активации, то будет там ну 5-6к входов, на этом учиться как то не очень, а вот мой метод позволяет продолжать обучение без изменения объёма выборки.
Индикаторов всяких лучше кидать сразу при обучении, я думаю.