Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1034

 
Maxim Dmitrievsky:

вы намеренно игнорируете вопросы?

повтор: откуда столько предикторов?

Предикторов можно хоть миллиард сделать, моментум  с шагом в один и так далее)

Только ничего дополнительного они не дадут.

 
Maxim Dmitrievsky:

вы намеренно игнорируете вопросы?

повтор: откуда столько предикторов?

Большинство этих предикторов результат: bool(high[0] > high[1]) и соответственно имеют  состояние 0 или 1

Конечно, я генерирую список предикторов скриптом.

Нет смысла целенаправленно отбирать предикторы, потому что легко исключить важный из них.

 
Roffild:

Большинство этих предикторов результат: bool(high[0] > high[1]) и соответственно имеют  состояние 0 или 1

Конечно, я генерирую список предикторов скриптом.

Нет смысла целенаправленно отбирать предикторы, потому что легко исключить важный из них.

Вам нужно брать не кол-вом а трансформацией исходных нескольких до того состояния, пока классы не станут хорошо сепарабельными, с контролем ошибок на ООС

 
forexman77:

Предикторов можно хоть миллиард сделать, моментум  с шагом в один и так далее)

Только ничего дополнительного они не дадут.

Если предиктор не будет частью леса, то ничего плохого от этого не будет. Возможно, этот предиктор проявит себя в другом варианте случайного леса.

Мы обсуждаем массив в 7000 doubles, который занимает мало оперативной памяти и обходится за считанные наносекунды. Нет никакого ощутимого тормоза при интерпретации 500 деревьев с 7000 предикторов. Если не верите, то ставьте Spark и проверяйте сами.

 
Maxim Dmitrievsky:

Вам нужно брать не кол-вом а трансформацией исходных нескольких до того состояния, пока классы не станут хорошо сепарабельными, с контролем ошибок на ООС

Оценка качества леса - это уже совершенно другая тема.
 
Roffild:
Оценка качества леса - это уже совершенно другая тема.

тема в эффективности подхода, ваш предложенный, мягко говоря грубо выражаясь - не эффективен

 
Maxim Dmitrievsky:

тема в эффективности подхода, ваш предложенный, мягко говоря грубо выражаясь - не эффективен

Эффективность ещё нужно доказать практическими результатами. Возможно, мой метод оценки для ценовых графиков не совпадает с классическими показателями качества, но в конечном счёте всё решает профит.

Я отвечал на вопрос "зачем нужен Spark?" Я на него ответил. Или снова будете обвинять меня, что я игнорирую вопросы?

 
Roffild:

Эффективность ещё нужно доказать практическими результатами. Возможно, мой метод оценки для ценовых графиков не совпадает с классическими показателями качества, но в конечном счёте всё решает профит.

Я отвечал на вопрос "зачем нужен Spark?" Я на него ответил. Или снова будете обвинять меня, что я игнорирую вопросы?

про спарк давно понятно, не спрашивал. Спрашивал про идею. Этот подход со спарком как раз высосан из пальца из-за неэффективного способа обучения и требуемых мощностей

То же самое можно сделать через оптимизацию в облаке МТ5 без лесов. Насчет того что на выходе у вас получается и есть ли профит не в курсе, но по идее его нет и такой алгоритм постоянно будет падать из-за оверфита

ИМХА

 
Roffild:

Я отвечал на вопрос "зачем нужен Spark?"

Вы доказывали нужность чужой системы, а показать что можете лично вы с вашей библиотекой и ответить на мой конкретный вопрос так и не смогли, а там задачка для скилс начального уровня. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1033#comment_8211170

На самом деле в шаблоне находятся сигналы простейшей стратегии на пересечении скользящих средних - EMA 9 и EMA 14, слегка зашумленные, для увеличения прибыльности.:)

Выкладываю полный шаблон ответа - решения с исходными сигналами, наложением индикаторов и визуального прогона в тестере одного из советников обученного на указанных сигналах.

Выкладываю советников EA_EURUSD_H1_NN - на базе нейросети, EA_EURUSD_H1_RF - на случайных лесах,

Советники тестируются на EURUSD H1 сервер MetaQuotes-Demo, ниже соответствующие графики тестирования.

...нейросеть


...случайные леса

На обоих графиках отмечен период тренировки т.е. период на котором есть обучающие сигналы, см. шаблон.

Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)
Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)
  • 2018.07.29
  • www.mql5.com
Добрый день всем, Знаю, что есть на форуме энтузиасты machine learning и статистики...
Файлы:
 
Ivan Negreshniy:

Вы доказывали нужность чужой системы, а показать что можете лично вы с вашей библиотекой и ответить на мой конкретный вопрос так и не смогли, а там задачка для скилс начального уровня. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1033#comment_8211170

На самом деле в шаблоне находятся сигналы простейшей стратегии на пересечении скользящих средних - EMA 9 и EMA 14, слегка зашумленные, для увеличения прибыльности.:)

Выкладываю полный шаблон ответа - решения с исходными сигналами, наложением индикаторов и визуального прогона в тестере одного из советников обученного на указанных сигналах.

Выкладываю советников EA_EURUSD_H1_NN - на базе нейросети, EA_EURUSD_H1_RF - на случайных лесах,

Советники тестируются на EURUSD H1 сервер MetaQuotes-Demo, ниже соответствующие графики тестирования.

...нейросеть


...случайные леса

На обоих графиках отмечен период тренировки т.е. период на котором есть обучающие сигналы, см. шаблон.

NN это которая ваша секретная сетка? отличия большие

и фичи прямо одинаковые?