Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 405

 
elibrarius:

Ну задачка с 1-го поста думаю всем интересна для проверки своей системы МО.
Интересный у вас генератор. Самописный?

Разделяли участок на 2 или 3. Что получается на незнакомых данных?

Это продолжение EA генератора, что описан в статье, в сторону леса.)

А вот практические эксперименты на этих данных, думаю не имеют большого смысла, т.к. пример, похоже чисто академический.

 
Предлагаю устроить конкурс, для моделей МО, модели могут быть любые, хоть самохитросостряпанные, это вообще не суть.. главное, что бы был элемент обучения\подбора весов\оптимизации. Можно на демках поразвлекаться. Это что бы не заниматься бесполезнми спорами что работает а что нет :) Ну и сразу будет ясно ху из ху - кто реально понимает как МО можно применять на рынках, а кто просто треплется :)
 
Ivan Negreshniy:

Это продолжение EA генератора, что описан в статье, в сторону леса.)

А вот эксперименты на этих данных, думаю не имеют большого смысла, т.к. пример, похоже чисто академический.


Сделал тоже 1 дерово, которое полностью запомнило вх. файл, но на новых данных все плохо:

Средняя ошибка на обучающем     (60.0%) участке =0.000 (0.0%) nTrees=1 codResp=1
Средняя ошибка на валидационном (20.0%) участке =0.706 (70.6%) nTrees=1 codResp=1
Средняя ошибка на тестовом      (20.0%) участке =0.701 (70.1%) nTrees=1 codResp=1

Так что есть смысл


Maxim Dmitrievsky:
Предлагаю устроить конкурс, для моделей МО, модели могут быть любые, хоть самохитросостряпанные, это вообще не суть.. главное, что бы был элемент обучения\подбора весов\оптимизации. Можно на демках поразвлекаться. Это что бы не заниматься бесполезнми спорами что работает а что нет :)
В спорах рождается истина) Мне пока не чем соревноваться, НС в процессе проверок и доработок...
 
elibrarius:


В спорах рождается истина)

Проблема в том, что многие здесь склонны делать необоснованные заявления - мол вот это всё чушь и не будет работать, а вот надо не так и так далее.. не подтверждая свои слова практически ничем. Т.е. человек либо просто чешет языком, сам не понимая о чем, либо реально понимает и у него есть результаты..
 
Maxim Dmitrievsky:

Проблема в том, что многие здесь склонны делать необоснованные заявления - мол вот это всё чушь и не будет работать, а вот надо не так и так далее.. не подтверждая свои слова практически ничем. Т.е. человек либо просто чешет языком, сам не понимая о чем, либо реально понимает и у него есть результаты..
Если у кого есть сигнал, то можно больше доверять словам... хотя сигнал может быть от робота (не собственной разработки).
 
Maxim Dmitrievsky:
Предлагаю устроить конкурс, для моделей МО, модели могут быть любые, хоть самохитросостряпанные, это вообще не суть.. главное, что бы был элемент обучения\подбора весов\оптимизации. Можно на демках поразвлекаться. Это что бы не заниматься бесполезнми спорами что работает а что нет :) Ну и сразу будет ясно ху из ху - кто реально понимает как МО можно применять на рынках, а кто просто треплется :)

Я предпочитаю, практические результаты и следую этому, например выставляю рабочие индикаторы и советники в маркет и если их код создается генератором, без дополнительного программирования, то это бесплатно.

 

Не, я просто про то что на Михаила наезжают, например, что типа он юзает какое-то Решетовское г.. а сами ниче взамен не предлагают и даже в этом не разобрались полностью :) 

Я посравнивал модели - она выдает меньший процент ошибок на тестовой выборке, че еще надо какие док-ва :) По крайней мере это лучше чем леса и несложный млп, а как это применять уже 3-й вопрос.

Потом еще мониторинг офигенный запилит и порвет всех теоретиков :D

 
Maxim Dmitrievsky:

Не, я просто про то что на Михаила наезжают, например, что типа он юзает какое-то Решетовское г.. а сами ниче взамен не предлагают и даже в этом не разобрались полностью :) 

Я посравнивал модели - она выдает меньший процент ошибок на тестовой выборке, че еще надо какие док-ва :) По крайней мере это лучше чем леса и несложный млп, а как это применять уже 3-й вопрос.

Потом еще мониторинг офигенный запилит и порвет всех теоретиков :D

Если разобрались в этой новой модели - скажите, как он из 100 входов выбирает нужные, для подачи на две RNN (там по 8 входов вроде?)? Полный перебор по 8 из 100? С расчетом каждого варианта и выбором лучшего? Или генетика или др. тип отбора? Для меня на текущем этапе - выбор предикторов не до коца решенный вопрос (по корреляции и по Фишеру освоил, но работает не надежно), смотрю на отбор по весам входов при полном и долгом обучении... но это долго.
Может в этой системе что-то интересное?
 
elibrarius:
Если разобрались в этой новой модели - скажите, как он из 100 входов выбирает нужные, для подачи на две RNN (там по 8 входов вроде?)? Полный перебор по 8 из 100? С расчетом каждого и выбором лучшего? Или генетика или др. тип отбора?


Я не знаю как именно происходит отбор, но есть одно правило, как только модель переобучается ,происходит усложнение модели. При любой тренировки количество входов всегда разное. Всё зависит от раздереления выборки на тренинг и тест рандомом.... 

Пы СЫ Сцуко модель уже вторые сутки считает..... Вот что значит когда удалил из сета мусор.... :-)

 
elibrarius:
Если разобрались в этой новой модели - скажите, как он из 100 входов выбирает нужные, для подачи на две RNN (там по 8 входов вроде?)? Полный перебор по 8 из 100? С расчетом каждого и выбором лучшего? Или генетика или др. тип отбора?


пока не разбирался как она отсеивает неинформативные предикторы, в процессе переписывания на мкуль

там короче в дракона превратишься пока перепишешь и поймешь что-то, поэтому и написал что 2 недели не раньше )