Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1138
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
Как Вам эквити предоставить, по часам по минутам?
не важно, давайте и так и так
кстати один из признаков когда неправильно вычисляется шарп это когда эквити с разных масштабов дают существенно разные цифры шарп ритио, в норме они должны быть очень близкиене важно, давайте и так и так
кстати один из признаков когда неправильно вычисляется шарп это когда эквити с разных масштабов дают существенно разные цифры шарп ритио, в норме они должны быть очень близкиеХорошо, но чуть позже - сейчас все машины пыхтят над подгонкой под историю :)
не важно, давайте и так и так
кстати один из признаков когда неправильно вычисляется шарп это когда эквити с разных масштабов дают существенно разные цифры шарп ритио, в норме они должны быть очень близкиеДаю поминутный вариант, и прикладываю торговый отчет тестера.
Правда показатели чуть улучшил.
Коэффициент Шарпа 0,29 теперь.
Даю поминутный вариант, и прикладываю торговый отчет тестера.
Правда показатели чуть улучшил.
Коэффициент Шарпа 0,29 теперь.
реальный Sharp ratio = ~3.79
ошибка тех кто делал алгоритм вычисления вашей цифры очевиден, они тупо забыли отмасштабировать отношении ретурна к вариации на квадратный корень от длинны ряда
def SharpRatio(PnL):
PnL = [x for x in PnL if abs(x) > 0]
ret = sum(PnL) / len(PnL)
var = ((sum([(x - ret) ** 2 for x in PnL]) / len(PnL))) ** 0.5
return len(PnL) ** 0.5 * ret / var
PS: SR=3.79 это весьма оптимистично, разумеется если это не потгонка(в той или иной степени) и протестировано корректно
реальный Sharp ratio = ~3.79
ошибка тех кто делал алгоритм вычисления вашей цифры очевиден, они тупо забыли отмасштабировать отношении ретурна к вариации на квадратный корень от длинны ряда
def SharpRatio(PnL):
PnL = [x for x in PnL if abs(x) > 0]
ret = sum(PnL) / len(PnL)
var = ((sum([(x - ret) ** 2 for x in PnL]) / len(PnL))) ** 0.5
return len(PnL) ** 0.5 * ret / var
PS: SR=3.79 это весьма оптимистично, разумеется если это не потгонка(в той или иной степени) и протестировано корректно
Спасибо за перерасчет!
Если это действительно ошибка, то может стоит об этом сообщить в специальной теме, ведь это глобальная ошибка получается в терминале?
А касаемо подгонки, то у меня свой подход к МО, я собираю листья от деревьев, а потом смотрю их эффективность на истории в разрезе обучаемой и неизвестной выборки, где был положительный эффект на обоих выборках попадают в следующую группу для детального отбора и анализа. Отчасти это подгонка но с поправками на то, что такой "лист" работал ранее и работает сейчас, а что будет дальше - никому не известно.
Спасибо за перерасчет!
Если это действительно ошибка, то может стоит об этом сообщить в специальной теме, ведь это глобальная ошибка получается в терминале?
Да, ошибка несомненно, следует сообщить, вы не против если я ваш отчет использую как пример?
Aleksey Vyazmikin:
А касаемо подгонки, то у меня свой подход к МО, я собираю листья от деревьев, а потом смотрю их эффективность на истории в разрезе обучаемой и неизвестной выборки, где был положительный эффект на обоих выборках попадают в следующую группу для детального отбора и анализа. Отчасти это подгонка но с поправками на то, что такой "лист" работал ранее и работает сейчас, а что будет дальше - никому не известно.
Подгонка повсюду, как ни крути, вопрос как её уменьшить до приемлемого уровня.
Подгонка повсюду, как ни крути, вопрос как её уменьшить до приемлемого уровня.
Никак. Любая оптимизация, любая настройка, любое обучение - это подгонка. Надо это просто принять как неизбежность и с ней работать.
Здесь вопрос надо ставить по другому. К сожалению, общих рецептов наверное нет, и сама постановка для разных систем м.б. разная.
Никак. Любая оптимизация, любая настройка, любое обучение - это подгонка.
Здесь вопрос надо ставить по другому. К сожалению, общих рецептов наверное нет, и сама постановка для разных систем м.б. разная.
есть
не использовать цифры, которые нужно подгонять
Да, ошибка несомненно, следует сообщить, вы не против если я ваш отчет использую как пример?
Подгонка повсюду, как ни крути, вопрос как её уменьшить до приемлемого уровня.
Конечно можно использовать, тут ничего ценного нет в этом отчете!
Про подгонку, вот и я думаю, что с ней делать, с одной стороны использование ограниченного числа комбинаций, полученных на истории в виде листьев, должно снижать эффект подгонки, а с другой стороны вижу, что процентов 60% листьев работающих на выборке обучения перестают работать на тестовой выборке. Вопрос в том, что бы понять как изменилась история, что именно произошло, что то что работало перестало работать.
Большое число предикторов, это как большое число звезд на небе, и из-за их скопления можно напридумывать кучу разных созвездий, которые уже не увидеть с планет других солнечных систем, так и тут количество комбинаций больше чем число входов в рынок - вот от этого и подгонка.
Конечно можно использовать, тут ничего ценного нет в этом отчете!
Про подгонку, вот и я думаю, что с ней делать, с одной стороны использование ограниченного числа комбинаций, полученных на истории в виде листьев, должно снижать эффект подгонки, а с другой стороны вижу, что процентов 60% листьев работающих на выборке обучения перестают работать на тестовой выборке. Вопрос в том, что бы понять как изменилась история, что именно произошло, что то что работало перестало работать.
Большое число предикторов, это как большое число звезд на небе, и из-за их скопления можно напридумывать кучу разных созвездий, которые уже не увидеть с планет других солнечных систем, так и тут количество комбинаций больше чем число входов в рынок - вот от этого и подгонка.
Подгонка в обучении была и будет, что бы там кто не говорил, просто ее нужно делать качественно, тогда и работающих листьев будет больше.
А образно, можете сравнить торговлю на выборке обучения и прыжок с трамплина, что бы разогнаться и по инерции пролететь OOS.
При этом, если график эквити на этой выборке получается кривой, с ухабами, то на хороший прыжок можно не рассчитывать:)