Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2388
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
Сейчас придется с кучей фич возиться с МАшками и проч.
Удаление по 1 тоже пробовал. Удаляет. Когда много мусора модель почти не замечает потери бойца)
Это все тюнинг, а не способ поиска каких-то там закономерностей, посему хвост не должен вилять собакой
После выбора первой лучшей фичи вторая выберется именно с наилучшим взаимодействием вместе с первой, и т.д. когда 10 наберете, следущая выберется в наилучшим взаимодействием с какой нибцдь из 10 ранее отобранных, но скорее всего со всеми ими.
Я не любитель сразу откидывать все возможные варианты, возможно и этот подход может дать интересный вариант.
Дело то в том, что я как раз не могу сделать автоматически множество циклов остановки/запуска с учетом отсеивания на каждой итерации каких либо фичей.
Я могу подготовить данные для одной итерации, потом мне нужно их опять готовить - вот по этой причине мне и понадобился Питон.
Кстати, я не против попробовать свои предикторы и по Вашему методу, если есть готовый автомат для этих целей.
Я не любитель сразу откидывать все возможные варианты, возможно и этот подход может дать интересный вариант.
Дело то в том, что я как раз не могу сделать автоматически множество циклов остановки/запуска с учетом отсеивания на каждой итерации каких либо фичей.
Я могу подготовить данные для одной итерации, потом мне нужно их опять готовить - вот по этой причине мне и понадобился Питон.
Кстати, я не против попробовать свои предикторы и по Вашему методу, если есть готовый автомат для этих целей.
Если дойти до конца то будет обучено почти 1000000 моделей для 1000 фичей.
Автомат простой - 2 вложенных цикла. У вас проблема в автоматическом запуске обучения. Решите её, все остальное будет мелочами.
Если дойти до конца то будет обучено почти 1000000 моделей для 1000 фичей.
Это многовато - сейчас 1000 моделей обучаются примерно сутки.
Возможно на случайном лесе это быстрей, если распараллельить.
Автомат простой - 2 вложенных цикла. У вас проблема в автоматическом запуске обучения. Решите её, все остальное будет мелочами.
В этом и проблема, что я не могу автоматизировать процесс.
Это все тюнинг, а не способ поиска каких-то там закономерностей, посему хвост не должен вилять собакой
Вы просто не поняли суть, что я пытался донести - лучшая модель по статистике классификации не значит лучшая по прибыльности. Это так только в случае фиксированных SL и TP.
Я ищу метод влиять на кривые дохода и расхода - зеленая и красная кривая.
Так при обучении выглядит распределение вероятностей отклика модели на выборку:
Так при подаче независимой выборки:
Как видно, кривые почти слились, в то время, как закономерности не так сильно ухудшились - кривая аква нули, а кривая магнетта - единицы - они вполне приемлемо расположены, и закономерности как бы глобально сохранились, но цена этих закономерностей не была как бы взвешена с точки зрения дохода/расхода.
В этом и проблема, что я не могу автоматизировать процесс.
в следующей статье пожалуйста добавьте стоп и тейк-профит в python код
2-3 дня изучения Питона и что-то простое - типа запуска катбуста можно смастерить. Тем более что в статьях Максима есть примеры.
Там ещё нужно работать с анализом массивов и с файлами - ну я не прирожденный программист.
Если не интересно, то буду делать то, что могу на MQL5 - идей много и мало что успеваю проверить.
Вы просто не поняли суть, что я пытался донести - лучшая модель по статистике классификации не значит лучшая по прибыльности. Это так только в случае фиксированных SL и TP.
Я ищу метод влиять на кривые дохода и расхода - зеленая и красная кривая.
Так при обучении выглядит распределение вероятностей отклика модели на выборку:
Так при подаче независимой выборки:
Как видно, кривые почти слились, в то время, как закономерности не так сильно ухудшились - кривая аква нули, а кривая магнетта - единицы - они вполне приемлемо расположены, и закономерности как бы глобально сохранились, но цена этих закономерностей не была как бы взвешена с точки зрения дохода/расхода.
конечно я не понимаю суть, потому что в 1-й раз речь шла о переборе признаков и поиске лучших, а теперь уже о способе влияния на кривые дохода
я увязну с такой "помощью с кодом" надолго и бессмысленно, потому что даже не понятно какая задача решается
поэтому, оптимальным решением будет ничего не делать :)