Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3324
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
1. Да, конечно.
2. Может быть я как то не так выразился. Не, это и был как раз положительный эффект - торговля постепенно сходила на нет на новых данных. Как только количество сделок снижалось ниже заданного уровня в единицу времени нужно снова обучать. Т.е. не снижение эффективности торговли на OOS как сигнал на переобучение, а снижение количества сделок.
Т.е., вместо того, что бы нести чушь принося убытки торговли на OOS, НС выдаёт в ответ тишину на незнакомые данные.
Я так и понял. Просто спросил, не удалось ли установить причину этого. Не про то, что сломалось, а почему пропали сигналы.
Я из видео узнал об этом алгоритме, там на слейде есть какие то формулы - сложно назвать это кодом.
А где Вы видели пример кода?
Это тролинг?
Это тролинг?
В чём тролинг?
Вот видео
В чём тролинг?
Вот видео
как бы вот
как бы вот
С моей стороны речь шла о месте в интернете, т.е. о ссылке.
С моей стороны речь шла о месте в интернете, т.е. о ссылке.
в какой именно статье не помню,
но их же не миллион, поищите
в какой именно статье не помню,
но их же не миллион, поищите
Вот и поискал - ничего пока не нашлось.
Я так и понял. Просто спросил, не удалось ли установить причину этого. Не про то, что сломалось, а почему пропали сигналы.
Причина простая, как и задумывалось - сигналы пропадают, потому что на новых данных сигналы выходят за узкий допустимый диапазон.
Ну, это можно сравнить с классификацией, есть понятные известные паттерны и есть непонятные неизвестные. Со временем неизвестных всё больше и больше и в классе "известные" не остаётся ничего.
Утверждается, что с этим алгоритмом удавалось завоёвывать первые места на кагле, не думаю, что там простые задачи были...
Может попробуем разобраться? Я формулы не втыкаю - к великому моему сожалению.
А если разобрать идею, то она так себе для рыночных данных.
Там предлагается удалять пары примеров разных классов, которые очень близко друг к другу расположены. Если посмотреть 3-й пример, то в идеале будут удалены все примеры от 0,2 до 0,8 и останутся только участки ниже 0,2 и выше 0,8 с абсолютной чистотой классов. Любая модель дальше легко их классифицирует.
Ранее я уже показал, что такой простой пример и дерево легко разделит, если в работу использовать листья с высокой чистотой классов (и не делить листья до 1 примера в листе).
Но это искусственный пример.
На рыночных данных таких чистых блоков с преобладанием одного класса не будет. Т.е. вычистить придется почти все. Например было 1000 точек, 900 вычистили, остальные как то достигли чистоты листьев например 70% - вроде неплохо, и можно заработать. Но когда вы начнете реально торговать, то туда же будут попадать примеры, от которых мы избавились при чистке (9 мусорных на 1 оставшийся) и показатели с 70% упадут например до 53% и вы проиграете по спреду, проскальзываниям и т.п.
Препочитаю дерево и лист с честными 53% чистоты одного из классов. И не буду его использовать.
Вот и поискал - ничего пока не нашлось.
бывает