Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 960
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
Ну не знал, что все это уже давно используют, пока я изобретаю...
уже как полвека используют все, что здесь обсуждается
сейчас только добавляются более прогрессивные модели типа диплернинга
наблюдение - нет ни одной идеи, которую бы я придумал а потом не нашел почти точно такую же в интернете. (Например, недавно скидывал пример про нечеткую логику и НС. Сначала придумал а потом нашел точно такое же 1 в 1, правда статья довольно свежая там) И нет ни одной модели МО которую бы не попытались уже применить на рынке до вас :) В основном англоязычные ресурсы, конечно же.. в рунете вообще одубение полное
уже как полвека используют все, что здесь обсуждается
сейчас только добавляются более прогрессивные модели типа диплернинга
наблюдение - нет ни одной идеи, которую бы я придумал а потом не нашел почти точно такую же в интернете. (Например, недавно скидывал пример про нечеткую логику и НС. Сначала придумал а потом нашел точно такое же 1 в 1, правда статья довольно свежая там) И нет ни одной модели МО которую бы не попытались уже применить на рынке до вас :) В основном англоязычные ресурсы, конечно же.. в рунете вообще одубение полное
Скучно :)
Скучно :)
да я хз че делать дальше, идей пока никто не подкидывает, думать лень
ну есть модель, обучается стабильно хорошо в разных модификациях, некоторые по 100% и больше от трейна отрабатывают на оос, как здесь.. (4 мес обучения 10 мес ООС) потом фигня
на демках не вижу смысла тестить т.к. уже и так все понятно
на реал переходить - хз, т.к. не понятно когда система в будущем поломается :D Сделал какой-то полуграаль и теперь сижу и тупо смотрю на него, 50к уже предложили
книжки читать по 500 стр. на английском опять...
да я хз че делать дальше, идей пока никто не подкидывает, думать лень
ну есть модель, обучается стабильно хорошо в разных модификациях, некоторые по 100% и больше от трейна отрабатывают на оос, как здесь.. (4 мес обучения 10 мес ООС) потом фигня
на демках не вижу смысла тестить т.к. уже и так все понятно
на реал переходить - хз, т.к. не понятно когда система в будущем поломается :D Сделал какой-то полуграаль и теперь сижу и тупо смотрю на него, 50к уже предложили
книжки читать по 500 стр. на английском опять...
Может фичами начнем меняться?
"мусор на входе — мусор на выходе" - верный и в тоже время важный для понимания тезис, достойный фундаментального изучения. Естественно он не исчерпывает всех возможностей моделирования и не учитывает неограниченности путей для выбора исходных данных для исследования. Всем известно, что выбор данных определяется особенностями исследуемого объекта или характером его математической модели, если она известна. С другой стороны, любые данные надо рассматривать на определенном уровне их абстракции относительно множества "абсолютных" факторов определяющих поведение рынка. Не имея этих эталонов, мы можем лишь провести сравнительную оценку, которая будет сугубо локальной. Лично из своего опыта я убедился что продуманный подход к выбору исходных данных повышает показатели численного моделирования.
Может фичами начнем меняться?
у меня просто цены на входе, фичами не страдаю :) главное это подбор целевых
"мусор на входе — мусор на выходе" - верный и в тоже время важный для понимания тезис, достойный фундаментального изучения. Естественно он не исчерпывает всех возможностей моделирования и не учитывает неограниченности путей для выбора исходных данных для исследования. Всем известно, что выбор данных определяется особенностями исследуемого объекта или характером его математической модели, если она известна. С другой стороны, любые данные надо рассматривать на определенном уровне их абстракции относительно множества "абсолютных" факторов определяющих поведение рынка. Не имея этих эталонов, мы можем лишь провести сравнительную оценку, которая будет сугубо локальной. Лично из своего опыта я убедился что продуманный подход к выбору исходных данных повышает показатели численного моделирования.
думаю что тервер+МО, других вариантов особо нет. Получается как бы и научно и со вкусом
вот с тервером вообще слабо, надо изучать
у меня просто цены на входе, фичами не страдаю :) главное это подбор целевых
Тогда это всё должно работать только пока исторические цены повторяются...
думаю что тервер+МО, других вариантов особо нет. Получается как бы и научно и со вкусом
вот с тервером вообще слабо, надо изучать
Именно так.
Некий Асауленко так и делает. Он, хотя и пытается петлять как заяц, но все же - физик и у меня есть доверие к его модели.
А она такова - смотрит, вышла ли цена за уровень доверительной вероятности, а НС дополнительно дает разрешение/отказ на вход в сделку. У меня все то же самое, только вместо НС использую коэффициент асимметрии Пирсона. Но, у него лучше - тоже так хочу сделать.