Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2583

 
Replikant_mih #:

Предикчу класс, который определяется приращением через n свечей. Раньше это было больше/меньше нуля. Потом при обучении стал балансировать классы чтобы было объектов примерно поровну поэтому "ноль" смещается от реального нуля под эти цели. Или не про это был вопрос?)

Ну, да про єто...
И что можно на этом построить что то рабочее/ Зарабатывающее?
 
mytarmailS #:
Ну, да про єто...
И что можно на этом построить что то рабочее/ Зарабатывающее?

Можно, главное признаки хорошие подавать). Ну и другие нюансы некоторые.

 
Replikant_mih #:

Можно, главное признаки хорошие подавать). Ну и другие нюансы некоторые.

раскроешь завесу тайны или это тайна? )

 
Очень объемная тема), а есть те, кто в боевой торговле юзает ML?
 
mytarmailS #:

раскроешь завесу тайны или это тайна? )

Ну и тайна в том числе, ну и где-то без контекста непонятно будет, а с контекстом долго).

Про признаки - я называю это трейдерскими признаками. На приращениях сложно что-то путное построить, разве что если какие-то продвинутые нейросети. А с обычным ML без рокетсаенса нужны трейдерские признаки - ну такие, которые бы в обычной торговле мог использовать, типа: о, тут у нас XXX, поэтому я вхожу, ну вот этот XXХ можно и подать. Не факт, что признак значимый реально, но уж лучше, чем приращения, всяко.

 
Replikant_mih #:

Ну и тайна в том числе, ну и где-то без контекста непонятно будет, а с контекстом долго).

Про признаки - я называю это трейдерскими признаками. На приращениях сложно что-то путное построить, разве что если какие-то продвинутые нейросети. А с обычным ML без рокетсаенса нужны трейдерские признаки - ну такие, которые бы в обычной торговле мог использовать, типа: о, тут у нас XXX, поэтому я вхожу, ну вот этот XXХ можно и подать. Не факт, что признак значимый реально, но уж лучше, чем приращения, всяко.

очень размыто

 
mytarmailS #:

очень размыто

Типа того)).

 

Полагаю, стоило бы получше изучить вопрос кастомизации функции потерь под наши трейдерские нужды.

В качестве примера - статья по теме.

Improving the Prediction of Asset Returns With Machine Learning by Using a Custom Loss Function
  • papers.ssrn.com
The loss function in supervised deep learning is a key element for training AI algorithms. For models aiming at predicting asset returns, not all prediction err
 
Aleksey Nikolayev #:

Полагаю, стоило бы получше изучить вопрос кастомизации функции потерь под наши трейдерские нужды.

В качестве примера - статья по теме.

для расширения кругозора?

Вы обоснуйте сначала смысл с практической точки зрения:  например, если сделать так, то получится так, это приведет к тому то... и т.д..

Здесь можно забить любое слово по теме в гугл и засыпать ветку ссылками до нельзя в один миг.

 
Aleksey Nikolayev #:

Полагаю, стоило бы получше изучить вопрос кастомизации функции потерь под наши трейдерские нужды.

В качестве примера - статья по теме.

Согласен.

Стандартные классификация и регрессия что-то не очень подходит для ВР.

Причина обращения: