Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2250

 
mytarmailS:

Прочитал...

Родилась идея, что если сделать дискретно косинусное преобр.  и заставить сеть выбирать те коефициенты сумма которых даст чистый сигнал..

вчера уже такое пытал

результат получится таким же как и с ФНЧ, в котором альфа+бетта=1, причем альфа или бетта меньше нуля...

затем смотрим на график - о да! это есть реальность, которую трудно заметить с ходу

затем сравниваем два графика от БПФ - мнимую и действительную часть

рвем на голове волосы, соседи слышат многоэтажный мат

 
mytarmailS:

Прочитал...

Родилась идея, что если сделать дискретно косинусное преобр.  и заставить сеть выбирать те коефициенты сумма которых даст чистый сигнал..

при бпф частоты выбираются из определенной сетки. интересно найти частоты не превязанные к какому то шагу и чтобы при сдвиге окна эти частоты сохранялись как можно дольше

 
Rorschach:

при бпф частоты выбираются из определенной сетки. интересно найти частоты не превязанные к какому то шагу и чтобы при сдвиге окна эти частоты сохранялись как можно дольше

найти то можно, тут и НС не нужна , но они(частоты) не будут работать в будущем...

а вот сделать сигнал "чистым" оставив только несколько важных гармоник можно попробовать

 

Воплотил свое давнее желание, создать ТС параметры которой будут управляться нейросетью


Сделал наконец то простую ТС. Две машки, вход по пересечению машек , а вот периодами машек управляет нейронка..

Получился адаптивный фильтр ))


первый график цена

второй периоды машек которыми управляет нейронка

третий баланс

обучение: Нейронка  тренировалась управлять периодами так, чтобы получить макс прибыль...

Сразу скажу это трейн и без комисии...


Ценность скрипа в опыте его создания для новых более сложных задач...

 

круто, а я цыфры генерирую

потом временные ряды


 
Maxim Dmitrievsky:

круто, а я цыфры генерирую

потом временные ряды

прибыль генерировать надо учить))))))

 
mytarmailS:

прибыль генерировать надо учить))))))

потом прибыль

ты же спрашивал как генерить ряды с закономерностями.. этим и занимаюсь

только это плть многоступенчатый процесс

 
mytarmailS:

Я не знаю как такое реализовать....  может есть какой то более простой вид...

Я хочу создать сеть цель которой брать на входе рыночные котировки , а на выходе выдавать более "прогнозируемый" ряд 

Но мне нужна мера "прогнозируемости"

отобразить ряд в другое пространство (распределение?) где более прогнозируемые части будут ближе к среднему

кури кодеры

допустим, батчами по 100-500 приращений, с метками. Потом с декодера вытаскиваешь самую макушку распределения, семплишь

В качестве меток можешь воткнуть оценки энтропии, потом с условного декодера заберешь мокушку класса, для которого самая низкая энтропия определена. Ну это вообще какой-то путь самурая

почему там получатся самые прогнозируемые? а потому что

 
Maxim Dmitrievsky:

отобразить ряд в другое пространство (распределение?) 

ну да ,  в другое пространство, за распределение не знаю..

зачем метки классов? зачем кодеры?

 
mytarmailS:

ну да ,  в другое пространство, за распределение не знаю..

зачем метки классов? зачем кодеры?

тебе же надо хорошие селл примеры и бай примеры, поэтому метки

это и есть распределение точек в этом пространстве, обычно многомерное нормальное выбирают

скорее всего это работать не будет, но примкольно

что ты сделаешь, если в следующий год закономерность поменяется? ничего, ты из текущего года никак ее не вытащишь

это надо взять всю историю, разбить условно на кластеры, выровнять кол-во сэмплов в каждом, затем из них нагенерить примеров и обучить. Такое будет +- устойчивое, в теории