Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2839
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
если попадалось описание ADAM адекватное - скинь ссылочку плиз, видел несколько, везде по разному и непонятно.
Ничто не даёт гарантий заработка) Речь о технических возможностях - чем их больше тем лучше.
Единственная причина, почему пытаюсь муссировать эту тему - небольшая надежда, что это могут учесть метаквоты при обещанном ими внедрении МО в МТ5.
На могу представить это в голове.. у нас есть размеченный датасет, мы хотим обучиться как можно ближе к этим меткам. Если берём другой критерий, то эти метки перестают иметь значение?
Виноват критерий.
На могу представить это в голове.. у нас есть размеченный датасет, мы хотим обучиться как можно ближе к этим меткам. Если берём другой критерий, с ними не связанный, то эти метки перестают иметь значение?
В том то и дело, что немного отходим от того вида оптимизации (обучение), которое принято в классическом МО. Двигаемся в сторону оптимизации в более широком смысле (как в МТ5, например). Но при этом хотим сохранить мощь и гибкость моделей, используемых в МО.
Всегда смущала концептуальная пропасть между оптимизацией в МТ5 и применением МО. Хорошо бы иметь возможности для промежуточных подходов.
Фоменко вообще как будто не слышит что говорят. Я уже несколько раз говорил, что тестер никак не влияет ни на прибыльность, ни на способность ТС работать прибыльно в будущем. Тестер - инструмент, не более того. Алгоритм оптимизации - инструмент и не более того. Это как обсуждать "успешность" лопаты для зарабатывания денег.
Это точно, разговор глухого со слепым.
Я пишу, что оптимизацией вместе с критериями заниматься не нужно, так как финансовые рынки НЕ стационарны, а Вы пишите, что я понимают что-то там в оптимизации.
Успеха, алхимики преобразовывали все в золото несколько сот лет.
В том то и дело, что немного отходим от того вида оптимизации (обучение), которое принято в классическом МО. Двигаемся в сторону оптимизации в более широком смысле (как в МТ5, например). Но при этом хотим сохранить мощь и гибкость моделей, используемых в МО.
Всегда смущала концептуальная пропасть между оптимизацией в МТ5 и применением МО. Хорошо бы иметь возможности для промежуточных подходов.
вот отличный вопрос. робастность ТС это не вопрос хорошести AO или конкретного инструмента тестирования, это вопрос выбора критерия. чем адекватнее критерий оценки, тем адекватнее ведёт себя модель на новых данных. выбрать лучший АО значить выбрать лучший инструмент для оптимизации КРИТЕРИЯ. Не может быть АО виноват или тестер виноват. Виноват критерий.
Робастность ТС никакого отношения НЕ имеет к критериям оценки, потому что критерий ровно один - угадал направление сделки или нет. А вот последнее зависит от набора и свойств предикторов