Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2591
![MQL5 - Язык торговых стратегий для клиентского терминала MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
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
Все смешано в кучу.
Какие параметры модели обсуждаем?
Если модель - это что-то из МО, то это одно, если модель - это советник в тестере, то это совершенно другое.
Модели, которые оптимизируются в тестере - это обычно не о чем. Например, берем машку и начинаем подбирать период, получаем некий набор результатов. Если таких "машек" со своими параметрами много, то получаем НЕ гладкие поверхности в результате, выбираем случайные пики, которые случайно могут совпасть в будущем. Почему? Для меня ответ очевиден: параметры этих "машек" НЕ имеют отношения к результативности модели, это просто шум.
Другое дело, если параметрами модели в МО является набор предикторов, то проблему можно поставить содержательно: имеет/не имеет предиктор отношение к РЕЗУЛЬТАТУ моделирования или нет. Если имеет, то какое. Аналогичная ситуация, если мы выбираем модели: RF, нейронка или еще что-то .....
Действительно, всё в кучу. Параметры - это параметры, предикторы - это предикторы. В вашем примере с машками: параметры - это их периоды, а предикторы - значения этих машек. Для одной-двух машек построить искомую поверхность несложно, а для сотен - смысл уже теряется полностью из-за роста размерностей пространств предикторов и параметров.
Не вижу принципиальной разницы между моделями в тестере и в пакетах МО - разница только техническая (возможности используемого ПО).
Действительно, всё в кучу. Параметры - это параметры, предикторы - это предикторы. В вашем примере с машками: параметры - это их периоды, а предикторы - значения этих машек. Для одной-двух машек построить искомую поверхность несложно, а для сотен - смысл уже теряется полностью из-за роста размерностей пространств предикторов и параметров.
Не вижу принципиальной разницы между моделями в тестере и в пакетах МО - разница только техническая (возможности используемого ПО).
не люблю встревать, но просто замечание про сотни-другие MA ..там существует предельная величина их разумного количества и она не более 1.386*ln(N) (где N-вся наблюдаемая история)
Анализ оптимизационной поверхности это тоже палка о двух концах. И выход на плато ничего не гарантирует, хоть и вселяет временное воодушевление, до момента осознания что пора идти на завод
Божественная критика
Старался :)
Ещё бы понимал разницу между "плато" и глобальным минимумом
не люблю встревать, но просто замечание про сотни-другие MA ..там существует предельная величина их разумного количества и она не более 1.386*ln(N) (где N-вся наблюдаемая история)
Не согласен, любите)
А почему не 1.387?)
Если модели подать на вход и период средней и значение средней - ей будет параллельно что ты называешь предиктором, а что параметром)).