Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1004
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
раньше брал другой продукт у них, проблем не было. А тут началось.
А продавцы как оценивают ситуацию - всё идет по плану?
Все закономерно: любители поделух обязательно наказываются. ВСЕГДА.
Тут скорей проблема в том, что покупая что либо ты не знаешь как всё устроено, но доверяешь... Вопрос базового доверия - привет из детства (хорошего детства) - мнение.
Пожалуйста
Формула подсчета ошибки показана в заголовке таблицы. Поясню на последнем примере nnet: 204/(204+458) = 30,8%, т.е. всего модель дала 662 единицы, из них 204 были ложными.
Результаты примерно одинаковы на 12 валютных парах, т.е. работоспособность модели практически не за висит от модели и валютной пары.
Такой результат получен за счет тщательной работы с предикторами, предсказательная способность которых крайне мало меняется при прогоне окна 500 свечей по файлу 5000 свечей. Изменения ско в пределах 5%.
ПС.
Тестер пока не могу показать - заело в применении тестера для файлов свыше 1000 бар.
А в качестве целевой что у вас? Знак ZZ?
Движимый неистовым желанием оживить данную ветку, и принимая во внимание, что прогнозирование возможно исключительно и только на стационарных ВР
(1. Колмогоров А. Н. Интерполирование и экстраполирование стационарных случайных последовательностей
2. Wiener N. Extrapolation, interpolation and smoothing of stationary time series)
вопрошаю:
По сути, величина CLOSE[i]-OPEN[i] это не что иное, как сумма приращений.
Последовательность таких величин должна, в пределе, стремиться к нормальному распределению.
Так вот, есть мнение, что последовательность ретурнов (CLOSE[i]-OPEN[i])-(CLOSE[i-1]-OPEN[i-1]) представляет из себя стационарный ряд.
Кто-нибудь пробовал такую вещь подавать на вход НС и каковы были результаты???
P.S. Макс, Док, Мишаня, Колдун, Алёша... На кого ж вы эту ветку-то бросили? А?
1) Не должна. Например, она может иметь много разных предельных распределений.
2) Скорее всего неверное. Я уже приводил вам контрпример вершина\дно. Нестационарность - это "не баг, а фича", которая появляется в результате действий маркет-мейкеров, избавляющих основную массу трейдеров от "излишков".
А в качестве целевой что у вас? Знак ZZ?
Приращение
Из ZZ можно сделать шикарного трендового учителя, но не сумел подобрать к этому учителю предикторов - все дают ошибку около 50%А Колмогоров, вообще, смотрю - особое внимание уделял В(к)=М[x(t)*x(t-к)]=M[(CLOSE[i]-OPEN[i])*(CLOSE[i-к]-OPEN[i-к])] и отказывался что-либо прогнозировать, если эта функция не имела вполне определенного вида.
Может имеет смысл ставить определенные условия на работу НС?
Скажем, пропускать нестационарные куски ВР, исследуя, к примеру, вторые ретурны или В(к)?
В ARIMA модели есть подобные условия.
Можно обучить модель, и даже получить прибыль на графике, но если определённые условия и требования не выполняются - торговать такой моделью всё равно нельзя. Из того что помню - тест Дики-Фуллера на стационарность.
В GARCH ещё и соблюдается распределение предсказанных ретурнов чтоб было похоже на оригинальные данные.
Мне кажется многое из того что ты хочешь сделать - в этой модели уже реализовано.
Касательно нейронки - нельзя просто засунуть в неё какой-то временной ряд, обучить её до максимального результата, и ждать прибыли. Это приведёт к "оверфит"-у - нейронка просто запоминает имеющиеся у неё данные, и неспособна адекватно работать на новых данных. Нужно подбирать её параметры обучения, и иногда останавливать обучение и делать разные кросс-валидации чтоб убедиться что оверфит ещё не наступил.
Если всё сделать правильно, то обучение остановится довольно рано, когда R2 чуть выше ноля. На графике эквити будет стабильная прибыль и на тренировочных и на новых данных, но спред больше чем пара пунктов уже загонит всё в минус. Для большей точности нужно или использовать глубокие сети и недели на обучение, или самому подбирать различные индикаторы которые подавать нейронке вместе временного ряда.
А Колмогоров, вообще, смотрю - особое внимание уделял В(к)=М[x(t)*x(t-к)]=M[(CLOSE[i]-OPEN[i])*(CLOSE[i-к]-OPEN[i-к])] и отказывался что-либо прогнозировать, если эта функция не имела вполне определенного вида.
Может имеет смысл ставить определенные условия на работу НС?
Скажем, пропускать нестационарные куски ВР, исследуя, к примеру, вторые ретурны или В(к)?
не, не работает это
На рынке есть одно неплохое св-во для фича инжениринга - взаимосвязь фин. инструментов. Можно создать похожие но немного отличающиеся от исходного инструменты и смотреть распределения между ними. А из одного ВР извлекать фичи все уже запарились :)
Приращение
Из ZZ можно сделать шикарного трендового учителя, но не сумел подобрать к этому учителю предикторов - все дают ошибку около 50%ZZ - коварный индюк для целевых, с ним нужно выборку готовить по особому, что бы самого себя не обмануть.
точность "около 50" это вполне нормально, если используются шаровые данные, выше 53% вполне можно торговать, а вообще accuracy для этого - хреновая метрика, легко может быть accuracy ~50%+-1% а корреляция с предсказанных приращений с рынком >5%(0.05) а это огого, ну не грааль конечно, но достаточно чтобы торговать в портфеле с другими стратегиями. Используйте или кореляцию или R^2, ну или логлос если привыкните к нелинейности
А из одного ВР извлекать фичи все уже запарились :)
Все-таки мы имеем дело как бы с 2-мя потоками:
1. поток событий - время появления новой котировки (интервалы между ними)
2. собственно сам ценовой ряд в этом потоке событий.
Сегодня-завтра я попытаюсь доказать (или опровергнуть), что произвольно меняя времена считывания котировок, функция автокорреляции, к примеру, ведет себя по разному в одном и том же скользящем временном окне наблюдения.
К чему это я?
А! К тому, что, все-таки, "прореживание" потока событий играет большую роль. Возможно - ключевую. Алешенька-сынок не даст соврать. Но, пока это все у меня "в процессе..."
Все-таки мы имеем дело как бы с 2-мя потоками:
1. поток событий - время появления новой котировки (интервалы между ними)
2. собственно сам ценовой ряд в этом потоке событий.
Сегодня-завтра я попытаюсь доказать (или опровергнуть), что произвольно меняя времена считывания котировок, функция автокорреляции, к примеру, ведет себя по разному в одном и том же скользящем временном окне наблюдения.
К чему это я?
А! К тому, что, все-таки, "прореживание" потока событий играет большую роль. Возможно - ключевую. Алешенька-сынок не даст соврать. Но, пока это все у меня "в процессе..."
Так он уже признался что сливал сколько-то лет, потом отыграл слитое и теперь ниче у него не работает
если бы была реальная закономерность при трансформации ВР то работала бы и поныне. Байки про то что рынки сейчас более эффективные, и "а вот раньше -то я огого" не работают
собственно здесь больше некого разоблачать уже, как бы они не сопротивлялись исход один :) Так что Алешенька плохая притча во языцех, нужна новая