Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3264

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

5-минутки

Длина строки? Сколько времени ушло на расчеты?

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:
Длина строки? Сколько времени ушло на расчеты?

Это МО

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

Это МО

Без разницы, если шаблон исходного советника тот же: увидели паттерн - открылись.

[Forester]

fxsaber #:

На MQL5 элементы такой матрицы вычисляются за ~55 часов на моей старой машине. Потребление памяти минимальное.

Длина строки 100.

Миллион на миллион или все таки на 100? Это входная матрица?
А выходная 1000000* 1000000 ? Это терабайт. Считали построчно и на диск скидывали?
Какой функцией считали? PearsonCorrM, PearsonCorrM2, PearsonCorr2 или штатной?

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

Без разницы, если шаблон исходного советника тот же: увидели паттерн - открылись.

там по-другому, НС сама генерит сигналы

А наборы паттернов надо обвязывать логикой. Попробовал направленные сделки и мин реверс, под те и те находятся паттерны, относительно неплохие

[fxsaber]

Forester #:

Миллион на миллион или все таки на 100? Это входная матрица?

Входная 100x1000000.

А выходная 1000000* 1000000 ? Это терабайт. Считали построчно и на диск скидывали?

Построчно. Ничего не скидывал. В контексте обсуждения поиска паттернов, грубо говоря, в каждой строке нужно найти только ситуации, где Abs(Corr[i]) > 0.9. Для этого записывать матрицу не нужно, только посчитать ее строки.

Какой функцией считали? PearsonCorrM, PearsonCorrM2, PearsonCorr2 или штатной?

Штатной не нашел для построчного расчета. Alglib показался медленным. Пробую свой вариант.

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

там по-другому, НС сама генерит сигналы

А наборы паттернов надо обвязывать логикой. Попробовал направленные сделки и мин реверс, под те и те находятся паттерны, относительно неплохие

Хорошо звучит.

[G1G2G3]

Maxim Dmitrievsky #:

Пока отложил, результаты не лучше чем МО, хотя МО тоже хромает в плане плавности баланса

5-минутки, половина обучение

  интересно посмотреть риск побольше.

[Forester]

fxsaber #:

Построчно. Ничего не скидывал. В контексте обсуждения поиска паттернов, грубо говоря, в каждой строке нужно найти только ситуации, где Abs(Corr[i]) > 0.9. Для этого записывать матрицу не нужно, только посчитать ее строки.

А - точно. К каждой строке наверное 1-5 тыс коррелируемых строк только будет, их то и можно сохранить, если надо.

fxsaber #:Штатной не нашел для построчного расчета. Alglib показался медленным. Пробую свой вариант.

Думаю, что PearsonCorrM2 будет быстро работать. Подаем 1 матрицу полную, 2-ю матрицу из одной проверяемой строки. И если идти с конца, то можно размер первой матрицы указывать, как номер очередной строки, чтобы не пересчитывать корреляцию повторно, строкам ниже проверяемой.

[fxsaber]

Forester #:

Думаю, что PearsonCorrM2 будет быстро работать.

Сомневался изначально, что будет быстро работать.

// Считает Pos-строку.
const matrix<double> CorrMatrix( const matrix<double> &Matrix, const int Pos )
{
  matrix<double> Res = {};
  
  const CMatrixDouble MatrixIn(Matrix);
      
  matrix<double> Column;
  Column.Assign(Matrix.Col(Pos));
  Column.Init(Column.Cols(), 1);
  
  const CMatrixDouble Vector(Column);
  CMatrixDouble MatrixOut;  

  if (CBaseStat::PearsonCorrM2(Vector, MatrixIn, MatrixIn.Rows(), 1, MatrixIn.Cols(), MatrixOut))
    Res = MatrixOut.ToMatrix();
  
  return(Res);
}

Пробовал такую, замеряя только выделенное. Что-то медленно, поэтому свое варганю.