Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3123
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
Там в цум новую коллекцию трусов завезли, сбегай посмотри..
да я уж помню твои 0,1% риска от депо
не парься советами
это пустое
я торгую на плече 2000 с риском 95% и обращаю внимание на советы, опыт и тому подобное, только от таких же опытных и успешных как я
Прошай, балабол. Иди смотри футбол.
а чо, складно ;)
стихи писать и книги
вдарься в это
это твое и скорее всего выгоднее будет
а чо
стихи писать и книги
вдарься в это
это твое и скорее всего выгоднее
Модель смещена получается. Значит нужно заставлять ее обучаться без такого смещения. Но сначала нужно найти коэффициенты смещения, допустим это слоуп или свободный член (интерцепт), как в регрессии. А что если заставить ее обучиться так, чтобы этот член не варьировался на трейн и ООС. В общем-то цитирую книги по козулу.
Предположим 3 месяца идет глоб тренд вверх. Цена выросла на 7%. При этом за сутки бывают изменения до 2% в обе стороны.
Какой вес при этом задать ретурнам Н1 1го бара, 2-го бара .... 100 бара? И др. остальным фичам. Сомневаюсь, что есть какие-то научно (или хотя бы экспериментально) обоснованные формулы.
Раздача сотен весов еще сложнее сделает поиск подходящей модели. И так гиперпараметров море.
Предположим 3 месяца идет глоб тренд вверх. Цена выросла на 7%. При этом за сутки бывают изменения до 2% в обе стороны.
Какой вес при этом задать ретурнам Н1 1го бара, 2-го бара .... 100 бара? И др. остальным фичам. Сомневаюсь, что есть какие-то научно (или хотя бы экспериментально) обоснованные формулы.
Раздача сотен весов еще сложнее сделает поиск подходящей модели. И так гиперпараметров море.
Когда нет четкой уверенности в причинно-следствии,
Уже несколько тиков предсказывают будущее направление цены.
На часовом и дневном баре ты конечно же этого не увидишь.
Есть предложение.
А в принципе не стоит.
А в принципе не стоит.
Модель на sell начинает проседать когда глобальный (как раз 1-1,5 года) тренд вверх. На трейне она находит возможность заработать, но на ООС идет в просадку.
Возможно первый вариант с выбором buy|sell одной моделью будет лучше. Но если она настроится на глобальный тренд, то будет сливать в моменты смены тренда. И наверное будет годами торговать в одну сторону.
Главным признаком переобучения модели - это расхождение на трейне и ООС. Если такое есть, то все следует выбросить, все пустое, весь поход ложный.
Главным признаком переобучения модели - это расхождение на трейне и ООС. Если такое есть, то все следует выбросить, все пустое, весь поход ложный.
устаревшая информация.
Расскажите лучше что делаете с махаланобисом, покрутим.устаревшая информация.
Расскажите лучше что делаете с махаланобисом, покрутим.устаревшая информация ( Главным признаком переобучения модели - это расхождение на трейне и ООС).
Конечно, устаревшая. Подозреваю, если применить, то все, чем Вы занимаетесь, придется выкинуть все эти Ваши р-квадрат к мифическому балансу.
Расскажите лучше что делаете с махаланобисом, покрутим.
Не использую.
В R в пакете fastmatrix::Mahalanobis(x, center, cov, inverted = FALSE) считает эвклидово расстояние между векторами.
Нам это зачем?
Нам нужна предсказательная способность предиктора, т.е. способность предсказывать разные классы, причем в будущем, да так чтобы колебания предсказательной способности были минимальны, ну, хотя бы в пределах 10%. Поэтому использую другой подход, результаты расчетов как-то выкладывал.