Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3475

 

Можно провести мысленно-питоновский эксперимент на заранее прогнозируемом ВР (синусойда etc.), как параметры ТС будет сходиться к оптимальным таким образом.

 
Я сегодня целый день про p-hacking читаю.. задолбался уже
 
mytarmailS #:
Я сегодня целый день про p-hacking читаю.. задолбался уже
И че пишут новенького?
 

Да я в стареньком разобраться нормально не могу..

Понял что Прадо плагиатчик и полностью слизал идею у ученых когда писал про PBO

 
mytarmailS #:

Да я в стареньком разобраться нормально не могу..

Понял что Прадо плагиатчик и полностью слизал идею у ученых когда писал про PBO

А теперь козул студентам преподает 
В твиттере если найдешь его, он там пишет все время 
 
Скажи ему, что пацаны из МО темы интересуются, что там по стратегиям 😀
 

грааль зарыт в генерации ТС с вероятностью заработка >50%

Задача уже спрощена до смешного по сути..


Нужно разработать метод отбора ТС, хоть по тому же PBO от прадо

 

Интересная статья, на 80% попсовая но все же интересная...

---------------------

В продолжение этой     дискусии.

Вот и у автора из статьи выше такой же результат


Так что думайте , прозревайте трейдеры..
Моя гипотиза обьясняет все то непонятное что твориться с ТС/МО на новых данных, и разумно обьясняет.

 
fxsaber #:

Смогу ответить, если поясните по терминологии.

Ну, вроде, сами пользуетесь терминологией:

In-sample — это данные, которые использовались для разработки и оптимизации торговой стратегии. Обычно это исторические данные о ценах, которые были протестированы с помощью различных технических индикаторов и алгоритмов.

Out-of-sample — это новые данные, которые не использовались ранее. Они помогают проверить, насколько хорошо торговая стратегия работает в новых рыночных условиях.

Независимый участок тестирования - тот, о котором алгоритм не знал при обучении/оптимизации/настройки/фантазии.

Процент отобранных результатов на периоде обучения - это число гипотез-моделей/настроек, которые были получены без использования независимого участка тестирования.

Вопрос в том, какой процент этих гипотез подтвердился, а какой оказался ошибочным.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ну, вроде, сами пользуетесь терминологией:

In-sample — это данные, которые использовались для разработки и оптимизации торговой стратегии. Обычно это исторические данные о ценах, которые были протестированы с помощью различных технических индикаторов и алгоритмов.

Out-of-sample — это новые данные, которые не использовались ранее. Они помогают проверить, насколько хорошо торговая стратегия работает в новых рыночных условиях.

Независимый участок тестирования - тот, о котором алгоритм не знал при обучении/оптимизации/настройки/фантазии.

Процент отобранных результатов на периоде обучения - это число гипотез-моделей/настроек, которые были получены без использования независимого участка тестирования.

Вопрос в том, какой процент этих гипотез подтвердился, а какой оказался ошибочным.

Есть три участка

Train - (in sample) где модель обучаеться

Validate - (in sample) где оцениваються призводительность обученой модели и игра с гиперпараметрами + выбор окончательной модели

Test - (out of sample) полностью новые данные для модели