Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2581

 
Maxim Dmitrievsky #:
Одна модель учится торговать, другая фильтровать сигналы. 
Ну я понимаю что сейчас мода на генеративно созтезательные алгоритмы но в чем собственно преимущество двух условно простых алгоритмов которые созтезаются и улучшают друг друга  от одного сложного который делает это сам в себе, просто грубо говоря он в себе строит более сложные правила принятия решений чем твои два...
Я искренне не понимаю преимущества, просто мода
 
mytarmailS #:
Ну я понимаю что сейчас мода на генеративно созтезательные алгоритмы но в чем собственно преимущество двух условно простых алгоритмов которые созтезаются и улучшают друг друга  от одного сложного который делает это сам в себе, просто грубо говоря он в себе строит более сложные правила принятия решений чем твои два...
Я искренне не понимаю преимущества, просто мода
И создал я нечто такое и увидел, что это хорошо ) Проблема в ошибках моделей и в поиске реально устойчивых закономерностей, на автомате. Это как бы основная идея изначально. Там уже подходы могут разниться. Одна модель не может корректировать самое себя, две уже могут.

Допустим, обучаешь модель, она плохая. Что делать? Самому перебирать что-то? Нифига, человек не рождён для интенсивного труда, заменяешь человека второй моделью.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Допустим, обучаешь модель, она плохая. Что делать? Самому перебирать что-то? Нифига, человек не рождён для интенсивного труда, заменяешь человека второй моделью.
Слушай, познакомся уже наконец с алгоритмами оптимизации, фитнес функцыями и перестань изобретать велосипед на квадратных колесах
 
mytarmailS #:
Слушай, познакомся уже наконец с алгоритмами оптимизации, фитнес функцыями и перестань изобретать велосипед на квадратных колесах
Это другое. Через оптимизацию будет подгонка. Через анализ и коррекцию ошибок модели тоже подгонка, но ты находишь устойчивые паттерны, выкидывая лишнее. По крайней мере ты находишь какое-то плато, где есть устойчивость. Через простой перебор генетикой сложнее, больше хэндджоба.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Это другое. Через оптимизацию будет подгонка. Через анализ и коррекцию ошибок модели тоже подгонка, но ты находишь устойчивые паттерны, выкидывая лишнее. По крайней мере ты находишь какое-то плато, где есть устойчивость. Через простой перебор генетикой сложнее, больше хэндджоба.

елементарный пример

тебе надо натренировать АМО на максимальную прибыль что ты будешь делать?


1) ты сделаешь целевую

2) подгонишь модели  по стандартной метрике по  RMSE например (это глубоко не важно)

3) создаш группу лучшых моделей

4) выбираешь лучшую модель из группы  у которой прибыль самая большая


А теперь вопрос:  а с чего ты взял что твоя группа  есть абсолютная верхушка лучшых моделей в глобальном смысле? ведь ты прогнал модели через два субьективных фильра

(1) твоя целевая и  (2) мера ошибки   RMSE


Не лучше ли сразу изменять веса(если это нейронка) , создавать правила(если это древисина) под  цель макс прибыль, вопрос риторический.. конечно же лучше и быстрее

Кароч суть в том что ты упускаешь другие группы моделей которые зарабатывают и этих групп миллионы 

 
mytarmailS #:

елементарный пример

тебе надо натренировать АМО на максимальную прибыль что ты будешь делать?


1) ты сделаешь целевую

2) подгонишь модели  по стандартной метрике по  RMSE например (это глубоко не важно)

3) создаш группу лучшых моделей

4) выбираешь лучшую модель из группы  у которой прибыль самая большая


А теперь вопрос:  а с чего ты взял что твоя группа  есть абсолютная верхушка лучшых моделей в глобальном смысле? ведь ты прогнал модели через два субьективных фильра

(1) твоя целевая и  (2) мера ошибки   RMSE


Не лучше ли сразу изменять веса(если это нейронка) , создавать правила(если это древисина) под  цель макс прибыль, вопрос риторический.. конечно же лучше и быстрее

Кароч суть в том что ты упускаешь другие группы моделей которые зарабатывают и этих групп миллионы 

Я по R2 по балансу отбираю, плюс минимальное кол-во убыточных сделок, но с наименьшей энтропией (логлосс) и максимальным акураси. Поэтому модели по умолчанию самые доходные. Комбинированный критерий получается. Плюс не мешало бы добавить результаты кросс-валидации в оценку. Пока руки не дошли.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Я по R2 по балансу отбираю, плюс минимальное кол-во убыточных сделок, но с наименьшей энтропией (логлосс) и максимальным акураси. Поэтому модели по умолчанию самые доходные.

Ты отбираешь среди готовых моделей ,  а можно создавать модель. Вот и вся разница

 
mytarmailS #:

Ты отбираешь среди готовых моделей ,  а можно создавать модель. Вот и вся разница

Это когда знаешь что создавать и зачем. Они не готовые, сделки сэмплятся случайно, как в статьях.  Ни на каком этапе подготовки данных нет никаких априорных предположений или эвристик, есть какие-то диапазоны значений типа максимального и минимального времени удержания сделки.

По сути, весь механизм работает на поиск неведомо чего, но оно там якобы есть, но мы не знаем что.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Это когда знаешь что создавать и зачем. Они не готовые, сделки сэмплятся случайно, как в статьях.  Ни на каком этапе подготовки данных нет никаких априорных предположений или эвристик, есть какие-то диапазоны значений типа максимального и минимального времени удержания сделки.
Ладно, не хочу спорить...
Просто рекомендую обучить что то с помощью фитнес функции и ты поймешь на сколько можно больше сделать этим подходом
 
mytarmailS #:
Ладно, не хочу спорить...
Просто рекомендую обучить что то с помощью фитнес функции и ты поймешь на сколько можно больше сделать этим подходом
Я так делал ещё на заре увлечения МО, через оптимизатор МТ5 и подбор весов, но мало инструментов борьбы с подгонкой при таком варианте. Задаёшь критерий оптимизации, пространство признаков и оптишь веса нейронов.
С нечёткой логикой аналогично, есть статья. Потом развитие через обучение с подкреплением, тоже через критерий оптимизации. Не работает такое в лоб, переобучение.

Усложнение подхода - это не блажь, просто результат переосмысления неработающих. Плюс конкуренция и нивелирование неэффективностей, которые раньше были. Простыми средствами уже не добьёшься ничего.