Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3542

Новый комментарий
 
Maxim Kuznetsov #:

С матрицами видимо не вполне понятно, тут люди в основном думают алгоритмами.

mytarmailS #:
Дай бог здоровья тому кто понял что вы написали
Maxim Dmitrievsky #:
Там набор слов рандомных

вспылил, был не прав...люди тут вообще не думают

 
mytarmailS #:
Также синтетическую цену можно гипотетически принять за "справедливую"  цену, и ловить всякие дивергенции или отклонения реальной цены от синтетической...

Те предположыть что синтетическая цена от модели и есть настощая цена,  а отклонения рельной цены от синтетической говорит о неком вмешательстве в рынок и ети вмешательства анализировать... 

Такое.. Но пофантазировать можно.. 
Ну это просто регрессия признаков на цены, а разница между исходным рядом и ее значениями - остатки. В остатках могут быть какие-то неэффективности, которые могут стать сигналами.
Самая простая проверка - это предсказывать следующий бар, а не текущую цену :) и там у тебя все поломается, это будет истинная эффективность такого построения. То есть будет видно среднюю ошибку именно предсказания для такой модели.

Но ты можешь отфильтровать эти прогнозы в обоих случаях, поискать неэффективности, а не использовать все прогнозы.

Можно, например, сделать кластеризацию и посмотреть в каком кластере ошибка меньше. На этих кусках запилить тс попробовать.
 
Maxim Kuznetsov #:

вспылил, был не прав...люди тут вообще не думают

Просто люди знакомы с регрессией и как она считается :)  не какая-то система с памятью, а подбираются коэффициенты регрессии для минимизации ошибки между ценой и машкой.

Лишние слова просто, сильно сложно описано.
И МА это тоже фильтр.
 
Maxim Kuznetsov #:

вспылил, был не прав...люди тут вообще не думают

Если неизвестно, что он подал на вход, то сложно рассуждать. Он же мог подавать как только последнее значение, так и какой то вектор из, допустим, чётных значений баров или свёртку.

Без конкретики такие темы обсуждать не интересно.

 
Придумал такую последовательность.
1. предсказываешь на 1 бар вперед, смотришь ошибку на новых данных. Так для всех наборов признаков.
2. выбираешь модель с меньшей ошибкой.
3. Делаешь кластеризацию/фильтрацию предсказаний, выбираешь кластер с наименьшей ошибкой, где модель меньше всего ошибается.
4. Делаешь субкластеоизацию по уже найденным кластерам, если ничего не нашел на 3 этапе.
5. Придумываешь правила торговли для лучшего кластера. При этом можешь сместить модель обратно на 1 бар назад, если тебе так проще получать сигналы.

Поскольку модель линейная и поэтому быстрая, можно перебирать фичи и их комбинации в цикле или через оптимидздацию.

Примерно такой подход использую для классификации. Он логичный и нэчурал и понятный.

В итоге ты просеиваешь через сито весь рандом и оставляешь сигналы. Могут быть варианты, это просто общий план.
 
Maxim Kuznetsov #:

вспылил, был не прав...люди тут вообще не думают

В целом вы конечно правы, но на мой взгляд - только в целом. Тут речь идет о конкретной связке где есть RSI. RSI рассчитывается как отношение изменений скоростей цены вверх и вниз. Скорость это дифференцирование,  соответственно восстановление с помощью АМО в данной конкретике - интегрирование. Оно идет с точностью до константы, т.е. при этом происходит потеря какой-то информации. По графику видно что происходит сглаживание,  mytarmailS называет это фильтрацией, т.е. теряется какая-то инфа о волатильности. По сути получается создается некий фильтр. При любом сглаживании(фильтрации) происходит запаздывание на полпериода фильтра, а в этом случае, по крайней мере на глаз, запаздывания не видно. Я все же думаю что это иллюзия - не верю в чудеса. Но есть какая-то  вероятность, что в этом что-то есть и человек увидел вдалеке свою альфу.

 
Maxim Kuznetsov #:

вспылил, был не прав...люди тут вообще не думают

Думать можно по разному. Имхо, лучший способ - думать в направлении что и как посчитать. Например, посчитать "расписание" разворота цен и не увидеть его. Рисунки буравчиков и прочих предметов делу не помогут, если не приводят к расчётам.
 
Aleksey Vyazmikin #:

Если неизвестно, что он подал на вход, то сложно рассуждать. Он же мог подавать как только последнее значение, так и какой то вектор из, допустим, чётных значений баров или свёртку.

Без конкретики такие темы обсуждать не интересно.

Все что он подавал и как он описал, просто надо читать не с последней страницы
 
Maxim Kuznetsov #:

вспылил, был не прав...люди тут вообще не думают

Дело ваше... 
Если покажете мне где в линейной регресии матрица бум говорить дальше
 
Maxim Dmitrievsky #:
Придумал такую последовательность.
1. предсказываешь на 1 бар вперед, смотришь ошибку на новых данных. Так для всех наборов признаков.
2. выбираешь модель с меньшей ошибкой.
3. Делаешь кластеризацию/фильтрацию предсказаний, выбираешь кластер с наименьшей ошибкой, где модель меньше всего ошибается.
4. Делаешь субкластеоизацию по уже найденным кластерам, если ничего не нашел на 3 этапе.
5. Придумываешь правила торговли для лучшего кластера. При этом можешь сместить модель обратно на 1 бар назад, если тебе так проще получать сигналы.

Поскольку модель линейная и поэтому быстрая, можно перебирать фичи и их комбинации в цикле или через оптимидздацию.

Примерно такой подход использую для классификации. Он логичный и нэчурал и понятный.

В итоге ты просеиваешь через сито весь рандом и оставляешь сигналы. Могут быть варианты, это просто общий план.
1. А зачем предсказывать, там же чистая апроксимация или интерполяция идет те в будущее модель не смотрит


Я думал просто натравить форест и выбрать лучшие правила но понимаю что с целевой не все однозначно
1...353535363537353835393540354135423543354435453546354735483549...3652
Новый комментарий