Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1206

 
mytarmailS:

А зависимость то по ходу есть...

Натренировал "СММ" (скрытую Марковскую модель) на ретурнах , разбивал на 10 состояний те обучал без учителя, те она сама разделила разные распределения


распределения состояний


А здесь я сгруппировал  ретурны по состояниям , те каждый ряд это  отдельное состояние рынка

В некоторых состояниях (1,4,6,8,9) наблюдений слишком мало, так что их вообще можно не воспринимать

А теперь я попробую востановить  ряды, те сделать кумулятивную сумму, вдруг в каком то из состояний найдется какая то тенденция - те закономерность в направлении

Сделал кумулятивную сумму 

состояния 5 и 7 имеют устойчивую структуру , 5 для бая , а 7 для села

Очень интересные распределения и кривулечки. Почти на всех присутствует асимметрия. Спасибо, еще посмотрю, полюбуюсь.

 
Aleksey Nikolayev:

Кстати, состояния СММ в статье вполне интерпретируемые.

Ну никто же не спорит, я как раз и писал об этом Максиму

 
mytarmailS:

Ну никто же не спорит, я как раз и писал об этом Максиму

грааль скоро будет опубликован, ждите немного.. благодарственные письма с распределениями наличности будете потом высылать

кушать подано :)

https://www.mql5.com/ru/articles/4777

Применение метода Монте-Карло в обучении с подкреплением
Применение метода Монте-Карло в обучении с подкреплением
  • www.mql5.com
В предыдущей статье мы познакомились с алгоритмом Random Decision Forest и написали простого самообучающегося эксперта на основе Reinforcement learning (обучения с подкреплением).   Было отмечено основное преимущество такого подхода: простота написания торгового алгоритма и высокая скорость "обучения". Обучение с подкреплением (далее просто RL...
 
Maxim Dmitrievsky:

грааль скоро будет опубликован, ждите немного.. благодарственные письма с распределениями наличности будете потом высылать

кушать подано :)

https://www.mql5.com/ru/articles/4777

Круто, ощущение - будто заглянул в магическую лабораторию. Значение для ордермаджик только подтверждает это ощущение)

 
Aleksey Nikolayev:

Круто, ощущение - будто заглянул в магическую лабораторию. Значение для ордермаджик только подтверждает это ощущение)

есть еще материал, по PCA, перебору предикторов и прочим прелестям, думаю позже еще одну статейку допишу, перед переходом на питоновское МО

 
Maxim Dmitrievsky:

есть еще материал, по PCA, перебору предикторов и прочим прелестям, думаю позже еще одну статейку допишу, перед переходом на питоновское МО

Да, это будет не лишним.

 
FxTrader562:

Thanks for the article.

So finally you have combined "Monte Carlo" with RDF:)))

The article seems to be interesting...I will see how effective it is in live testing and what improvements can be done and will update you..

If you have any key concerns to address in this version to improve the forward testing results, then you can let me know.

Instead "random sampling" with shift_prob (shifted probability in code) I want to make samples from different distributions, which depends from current market states.. you can think about

can try different distributions for it

 

Здесь интересовались, вот попалось

 Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

 
Maxim Dmitrievsky:

Начал почитывать, т.к. почти не разбираюсь в сетевых протоколах

хочу через TCP\IP соединение с питоном сделать.

Слишком сложно для этой задачи.

Import socket,, и вся любовь.

 
Yuriy Asaulenko:

Слишком сложно для этой задачи.

Import socket,, и вся любовь.

ну или так