Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1631

Новый комментарий
 
У меня сегодня в профессиональном плане хороший день. Я в первые смог прогнать свою ТС в тестере и получил аналогичные результаты как на истории. Я думал что с моей математикой МТ5 не вытянет, однако когда всё написал правильно то он такой шустренько всё считает и даже торгует. Индикаторы правдя быват подмарашивают чуток, буду разбиратся, но в целом это знаменательное событие для инструмента СИ, потому как одним алготрейдером на нём стало больше :-)
 
mytarmailS:

миха! так ты ответишь на мой вопрос на прошлой странице или нет? правильно ли я понял твою стаеещу

Опять же, ты нормируешь с помощью функции. Попробуй сделать это простой математикой посредством вычитания или вот, формула от Решетова. double x0 = 2.0 * (v0 + минимум) / максимум- 1.0. Тогда вопросов с интерпитацией и обратным преобразованием не будет. ХЗ как там эта функция делает эту нормализацию....
 
Mihail Marchukajtes:
Опять же, ты нормируешь с помощью функции. Попробуй сделать это простой математикой посредством вычитания или вот, формула от Решетова. double x0 = 2.0 * (v0 + минимум) / максимум- 1.0. Тогда вопросов с интерпитацией и обратным преобразованием не будет. ХЗ как там эта функция делает эту нормализацию....

миха шо ты мелешь? бухой или шо? :) я тебя за статью твою спрашивал и алгоритм действий

вот продублирую

Бегло прочитал статью нашего михи) Уже второй раз, первый раз читал давно, нечего тогда не понял...  Попробую кратко изложить его подход  если я что то не понял то пусть он меня поправит...



1) Из цены выделяем точки которые (математически/логически)  одинаковые (кластера), у михи это сигнал торг. системы секвента но по факту это может быть что угодно - пересечение машек, черная свеча в 10 утра итп. он собственно и сам об этом говорит что может быть что угодно.

Человеческим языком : мы просто субъективно сокращаем размерность в данных , уменьшаем степени свободы, для АМО (алгоритм машинного обучения).  И это наверное правильно.

2) далее миха учитывает "контекст рынка"  отчеты там всякие , открытый интерес и рассматривает сигнал от системы секвента в контексте "контекста рынка" (сори за каламбур)  и на каждую такую комбинацию тренирует сеть..

Человеческим языком:   "контекст рынка"  - это тоже по сути кластер и тут тоже может быть что угодно. В ситуации когда один кластер(п.1) есть вложенный в другой кластер(п.2)  мы еще сильнее сокращаем размерность, на порядки. И теперь уже на полученных сжатых данных мы обучаем АМО . И это тоже наверное правильно.

3)Обучаем АМО1 классификации на три класса "бай", "сел", "не знаю"       (миха обучал на "бай" и на "сел" отдельно но я не вижу смысла)

4)На "новых данных 1" смотрим ошибку распознавания АМО1   и создаем новые метки в классах типа "бай/не угадала" или "бай/угадала" или "сел/не знаю"

5) Обучаем второй АМО2 на данных и ответах от первой АМО1 

6) На "новых данных 2" смотрим ошибку распознавания АМО2

Человеческим языком: Вторым АМО2 мы предсказываем правильно ли угадает АМО1 свой класс

правильно миха?? смотри я в 10 строчек всю твою статью уместил))
 
Не знаю как там с прогнозированием. Не удалось попробовать из за Макса в своё время, но для классификации одним из последних преобразований делаю масштабирование и центрирование данных в фиксированном окне сглаживания. Пробовал делать это на всём диапазоне поступаемых данных, но как то не очень. А так... у меня сглаживание от 10 до 19. Втрит выбирает какое из них имеет максимальное количество фичей (ть фу ты опять выругался) для целевой. С таким окном и работаю в данный момент...
 
Evgeny Dyuka:

Такого быть не может, похоже вы вообще не в теме.

там белка ходу :)

 

Блин стрёмно когда тебя называю миха, да ещё с маленькой буквы :-(

ВАще всё не правильно. Статья в плане контекста устарела. Во всяком случае получить улучшения с его помощью я так и не смог. Пробывал умножать входные данные на изменение контекста тем самым вплести его во вход, но качественного улучшения не получилось, но и до конца работа в данном направлении не довелась. То есть при возможности я бы возобновил опыти с контекстом.

Давайте по порядку.

1) Всё верно мы математически сокращаем выборку не меняя временной интервал. Либо наобород посредством простых условий выкидываем лишнее и тем самым можем увеличить временной интервал, если качество обученной сети удовлетворительно.

2) Контекст рынка имеет всего девять состояний. Соотвественно мы можем построить девять моделей каждая из которых обучается и работает в конкретный для неё период контекста. Но тут выявляется другая проблема устаревания данных. То есть если модель работала три дня назад в течении дня, то включив её сегодня она не будет учитывать то что было вчера, а для рынка это существенно. Тут вот становится ахилесова пята использования контекста именно поэтому я пробовал вплести его во входные данные посредством умножения но и тут на скорую руку это не помогло. Но я бы ещё покрутился бы с этим.

3) Тут в обще каша. Свалили всё в кучу. Давайте разьясню. Секвента имеет два сигнала бай и селл и эти сигналы независимы друг от друга. Если мы берем от базовой стратегии ТОЛЬКО сигналы бай, то мы получаем более стабильную базовую стратегию где сигналы бай уже зависимы друг от друга. То есть получить два сигнала с разницей в несколько баров мы не можем, в отличии от использования полной Секвенты где появления сигнала бай не зависит от появления сигнала селл.

По поводу тренировки в оптимизаторе РЕШЕТОВА (надеюсь никто не подумал что я там что то пиарю) но кучу идей я взял именно от туда. Тренируется два полинома, то есть две сетки где при одинаковом ответре это ДА, при одинаковом ответе нет это НЕТ при разных ответах это незнаю. Выборка делится на две чатси трейн и тест, где для одного полинома трейн для другого это тест и наобород. Перекрётсная тренировка. Но в оконцове если взять от одной сети тестовый участок и от другой сети тестовый участо это и будет наш обучающий набор в целом.

4)5)6) Действительно я пробовал делать многоуровневые модели, где на вход первого уровня подаются входные данные, на второй уровень подаётися выход с первого и т.д. Помнится Максим даже как то эту методу обзывал по научному, но сейчас этого не делаю потому как уж больно муторно, это раз. Сейчас хватает и просто первого уровня. Данный подход считаю уместным для задачь более высокого уровня. Ну скажем моя ТС сейчас работает 1 неделю. С таким подходом, думаю можно увеличить срок службы ТС но не значительно. Тоесть последующие уровни пытаються невилировать ошибки низ лежащих уровней. Если я правильно Вас понял.

И да, чуток бухаю. Пару банок пива взял для разговора. Блин ну где же Фокусник???? Придумал я для него кое что... :-)

 
Mihail Marchukajtes:

Блин стрёмно когда тебя называю миха, да ещё с маленькой буквы :-(

не обижайся)

 
Evgeny Dyuka:

Такого быть не может, похоже вы вообще не в теме.

Блин, ну молодёж пошла..... Знамо так слушай сюда внимательно рассказываю в предпоследний раз (в последний будет уже видос). Именно из за таких как Вы и хочу записать видос чтоб не престало каждый раз объяснять о сущности бытия. Существует причинно следственная модель формирования цены. Не временная, а именно ПРИЧИНА-СЛЕДСТВИЕ. Так вот причиной для изменения цены являются следующие фактора.

Сначала Опционщики формируют ожидание рынка искривляя улыбку волатильности. Потом в соответствии с этим ожиданием ил инет (опционщики то же могут ошибатся) идёт проторговка объёма с дельтой. Объём указывает на количество участников дельта указывает на направление проторгованного объёма+открытый интере. Только потом изменяется цена в соотвествии с проторгованным объёмом и уже потом изменятся значения индикаторов, которые вы ВСЕ пытаетесь использовать для прогнозировани цены. То есть Вы следствием пытаетесь прогнозировать причину. Ну и кто из нас не в теме???? 

Вот по СИ все эти данные есть, а по биткоину они есть? Вот и не пи...ди.... А то уже нервов на Вас не хватает. Учите мат часть господа..... И именно поэтому мой подход рабочий, в отличии от Вашего. Ваш то же может быть рабюочим, но если он не опирается на выше упомянутую модель то вероятность случайности в Вашей работе высока. Вопросы?

 
Vizard_:
Ух вы мои хрошие, угараю)))
Чувак появись. Зырь что я для тебя придумал :-)
 
Mihail Marchukajtes:

Блин, ну молодёж пошла..... Знамо так слушай сюда внимательно рассказываю в предпоследний раз (в последний будет уже видос). Именно из за таких как Вы и хочу записать видос чтоб не престало каждый раз объяснять о сущности бытия. Существует причинно следственная модель формирования цены. Не временная, а именно ПРИЧИНА-СЛЕДСТВИЕ. Так вот причиной для изменения цены являются следующие фактора.

Сначала Опционщики формируют ожидание рынка искривляя улыбку волатильности. Потом в соответствии с этим ожиданием ил инет (опционщики то же могут ошибатся) идёт проторговка объёма с дельтой. Объём указывает на количество участников дельта указывает на направление проторгованного объёма+открытый интере. Только потом изменяется цена в соотвествии с проторгованным объёмом и уже потом изменятся значения индикаторов, которые вы ВСЕ пытаетесь использовать для прогнозировани цены. То есть Вы следствием пытаетесь прогнозировать причину. Ну и кто из нас не в теме???? 

Вот по СИ все эти данные есть, а по биткоину они есть? Вот и не пи...ди.... А то уже нервов на Вас не хватает. Учите мат часть господа..... И именно поэтому мой подход рабочий, в отличии от Вашего. Ваш то же может быть рабюочим, но если он не опирается на выше упомянутую модель то вероятность случайности в Вашей работе высока. Вопросы?

вопросов нет ))

1...162416251626162716281629163016311632163316341635163616371638...3669
Новый комментарий