Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1228
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
по сути так и сделано, но можно варьировать степень "идеального эквити", потмоу что чем оно идеальнее тем больше переобучения
ошибка на трейне: 0, на оос: 0.4.
"идеальная" торговля, с учетом оос (внутри), убыточных сделок всего 15%, что соответствует размеру ООС (здесь-20%). Несложно догадаться что будет на новых данных
тогда проблемма в изменчивости свойств предикторов наверное, я других вариантов не вижу(
тогда проблемма в изменчивости свойств предикторов наверное, я других вариантов не вижу(
изменчивости по отношению к целевым
этим и хотел показать что обучать "идеальным" входам это кривой подход, тем более назначать всем выходам одинаковые вероятности
изменчивости по отношению к целевым
этим и хотел показать что обучать "идеальным" входам это кривой подход, тем более назначать всем выходам одинаковые вероятности
Начало oos вроде ниче...
Не пробовал тупо полностью переобучаться каждые n баров
Начало oos вроде ниче...
Не пробовал тупо полностью переобучаться каждые n баров
это просто пример, есть способы сгладить разницу, не очень эффективные но есть
че ты там высматриваешь начало не начало )) уже кидал скрины где примерно одинаково спереди и сзади
интересует исследование темы, которую описал раньше. но раз никто не делал сделаю сам
это просто пример, есть способы сгладить разницу, не очень эффективные но есть
че ты там высматриваешь начало не начало )) уже кидал скрины где примерно одинаково спереди и сзади
интересует исследование темы, которую описал раньше. но раз никто не делал сделаю сам
будет то же самое что и с вероятностью выиграша/проиграша, те может чему то и обучится но на новых данных будет близко к рандому
будет то же самое что и с вероятностью выиграша/проиграша, те может чему то и обучится но на новых данных будет близко к рандому
позырим, я в уме не могу представить этот процесс
позырим, я в уме не могу представить этот процесс
а с постоянным переобучением все же попробуй, это более перспективно имхо
а с постоянным переобучением все же попробуй, это более перспективно имхо
ты думаешь я не пробовал? виртуальный оптимизатор давно есть в 2-х вариантах: полное переобучение, байесовская корректировка
это все гон, пока не сделаешь не поймешь. Будет работать только когда основная проблема решена
потому что проверил на всяких мат. функциях, эквити в небо почти везде
нейросети х...ти, ранние остановы, поздние остановы, баггинги х...и, ансамбли х.., кроссвалидациипо сути так и сделано, но можно варьировать степень "идеального эквити", потмоу что чем оно идеальнее тем больше переобучения
ошибка на трейне: 0, на оос: 0.4.
"идеальная" торговля, с учетом оос (внутри), убыточных сделок всего 15%, что соответствует размеру ООС (здесь-20%). Несложно догадаться что будет на новых данных
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)
Maxim Dmitrievsky, 2018.12.24 09:32
изменчивости по отношению к целевым
этим и хотел показать что обучать "идеальным" входам это кривой подход, тем более назначать всем выходам одинаковые вероятности
Если НС качественно запомнила паттерны "идеальных" входов на трейне и интенсивно торгует на ООС в убыток, значит паттерны повторяются невпопад, т.е. набор предикторов не характеризует сигналы и надо его менять или расширять либо там выбран слишком низкий порог распознавания сигналов, размер этого порога, по идее, должен позволять уменьшать к-во убыточных сделок вплоть до отсутствия любых.
Если НС качественно запомнила паттерны "идеальных" входов на трейне и интенсивно торгует на ООС в убыток, значит паттерны повторяются невпопад, т.е. набор предикторов не характеризует сигналы и надо его менять или расширять либо там выбран слишком низкий порог распознавания сигналов, размер этого порога, по идее, должен позволять уменьшать к-во убыточных сделок вплоть до отсутствия любых.
так и по ошибкам уже видно что бесперспективняк, ну вот речь как раз о том что бы поиграть с самими вероятностями сигналов до изменения порога, что бы ошибку отрегулировать на трейн и тест за счет них.. автоматом, толкьо автоматом.. набор предикторов не хочу сам подбирать, не барское это дело )
пока не вижу никаких контраргументов, почему нельзя так делать
можно отрегулировать классы и заставить коррелировать вероятности с ретурнами фичами, хз будет на автомате работать или нет, раз токсик и другие пишут про супер пупер метод корреляции