Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1384
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
цена на рынке отражает баланс спроса и предложения в основном, в разные исторические моменты
тут еще одна проблема: сколько истории должно анализироваться при МО ?
если используем некую константу Bars = 1000
то не будет это недостоверными данными для обучения?
x.append((SD.history[i-j][c.c]/SD.history[i][c.c]-1)*1000)
итог будет такой: импортанс у ретурна с самым большим лагом будет наибольший (больше дисперсия, больше прирост информации), и этот ретурн содержит всю дисперсию остальных фичей
В длительном тренде = да. И важность, чем дальше - тем сильнее и корреляция есть, т.к. все растут в одну сторону.
А в такой ситуации:
20-й бар на том же уровне что и 0-й, а вот 5-й и 10-й несут информации побольше 20-го. И корреляция разве что у 2-3х соседних есть.Ситуаций много и нужно все бары анализировать.
Как вариант - можно прореживать ряд, как это делал создатель этой ветки (в своем блоге).
x.append((SD.history[i-j][c.c]/SD.history[i][c.c]-1)*1000)
итог будет такой: импортанс у ретурна с самым большим лагом будет наибольший (больше дисперсия, больше прирост информации), и этот ретурн содержит всю дисперсию остальных фичей
тут еще одна проблема: сколько истории должно анализироваться при МО ?
если используем некую константу Bars = 1000
то не будет это недостоверными данными для обучения?
я так полагаю, что если разбить цену на уровни, то можно посчитать среднюю глубину истории по уровням, начиная с того как цена на него пришла и заканчивая как ушла с него
Я не использую приращения.))
SD.history[i-j][c.c]/SD.history[i][c.c]
Это относительные приращения. Просто вы их по другому называете.
В длительном тренде = да. И важность, чем дольше - тем сильнее и корреляция есть, т.к. все растут в одну сторону.
А в такой ситуации:
20-й бар на том же уровне что и 0-й, а вот 5-й и 10-й несут информации побольше 20-го. И корреляция разве что у 2-3х соседних есть.Ситуаций много и нужно все бары анализировать.
Как вариант - можно прореживать ряд, как это делал создатель этой ветки (в своем блоге).
имеется в виду, что при увеличении сэмплов там корреляция будет максимальная, если усреднить
локально никого не интересует
Жуть.))
ну посчитайте корреляцию между своими предикторами, по всей выборке
и потом выкиньте их все )
ну посчитайте корреляцию между своими предикторами, по всей выборке
и потом выкиньте их все )
Вы не правы. Только так и нужно делать.