Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 805
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
О, дезинформатор новую книгу скачал. Достаём блокнотики, добавляем упомянутую литературу в чёрный список.
У меня ассоциация слегка другая возникла
В последнее время мы стали слишком сильно доверять инфе в инете, а её там все больше и больше....
Не пора ли подумать своей головой?
Для любителей кроссвалидаций, тестовых выборок, ООС и прочей дичи, не устану повторять:
СанСаныч и Владимир Перервенко в частности
Out-of-sample tests
This is the most popular and also abused validation method. Briefly, out-of-sample tests require setting aside a portion of the data to be used in testing the strategy after it is developed and obtaining an unbiased estimate of future performance. However, out-of-sample tests
reduce power of tests due to a smaller sample
results are biased if strategy is developed via multiple comparisons
In other words, out-of-sample tests are useful in the case of unique hypotheses only. Use of out-of-sample tests for strategies developed via data-mining shows lack of understanding of the process. In this case the test can be used to reject strategies but not to accept any. In this sense, the test is still useful but trading strategy developers know that good performance in out-of-samples for strategies developed via multiple comparisons is in most cases a random result.
A few methods have been proposed for correcting out-of-sample significance for the presence of multiple comparisons bias but in almost all real cases the result is a non significant strategy. However, as we show in Ref. 1 with two examples that correspond to two major market regimes, highly significant strategies even after corrections for bias are applied can also fail due to changing markets. Therefore, out-of-sample tests are unbiased estimates of future performance only if future returns are distributed in identical ways as past returns. In other words, non-stationarity may invalidate any results of out-of-sample testing.
Conclusion: Out-of-sample tests apply only to unique hypotheses and assume stationarity. In this case they are useful but if these conditions are not met, they can be quite misleading.
ООС могут быть использованы только для отмены гипотез или только для заведомо стационарных задач.
Но никак не для поиска стратегий и отбора признаков\оценки устойчивости системы
Золотые слова Виктор Бенедиктович! ООС нужен для того чтобы на нём зарабатывать...
О, дезинформатор новую книгу скачал. Достаём блокнотики, добавляем упомянутую литературу в чёрный список.
ООС могут быть использованы только для отмены гипотез или только для заведомо стационарных задач.
Но никак не для поиска стратегий и отбора признаков\оценки устойчивости системы
Предположим, что это так и мы лишились основного способа оценки.
Какое-то альтернативное решение предложено? Или это призыв что все бесполезно и можно забыть про МО?
Ссылку на оригинал дайте, пожалуйста.
Предположим, что это так и мы лишились основного способа оценки.
Какое-то альтернативное решение предложено? Или это призыв что все бесполезно и можно забыть про МО?
Ссылку на оригинал дайте, пожалуйста.
https://towardsdatascience.com/validation-methods-for-trading-strategy-development-1efea8284b02
я читаю дох.. всего, но кидаю только то, что понравилось или с чем я согласен, или писал об этом сам ранее
про это как раз уже писал, и привел в подтверждение своих мыслей выдержку из статьи
если вы сомневаетесь в моих когнитивных способностях :D
Ты постоянно вставляешь откуда-то цитаты и картинки, даже не разобравшись в достоверности источника, и применимости метода к обсуждаемой проблеме; пытаешься просто угадать вместо вдумчивого ответа. И часто - не угадываешь, что приводит к дезинформации других читателей форума. При том что всё это легко гуглится и проверяется на первой странице поиска, но ты не удосуживаешься даже проверить. Понятно что всё ради рейтинга под аватарой, набиваешь постами, но таки проверяй информацию.
Ты постоянно вставляешь откуда-то цитаты и картинки, даже не разобравшись в достоверности источника, и применимости метода к обсуждаемой проблеме; пытаешься просто угадать вместо вдумчивого ответа. И часто - не угадываешь, что приводит к дезинформации других читателей форума. При том что всё это легко гуглится и проверяется на первой странице поиска, но ты не удосуживаешься даже проверить. Понятно что всё ради рейтинга под аватарой, набиваешь постами, но таки проверяй информацию.
лол, вот это наброс, ради рейтинга )) он мне н.. не впился
хватит курить