혼돈에 패턴이 있을까요? 찾아보겠습니다! 특정 샘플의 예에 대한 머신 러닝. - 페이지 2

 
elibrarius #:

그러면 재무 결과의 열에는 의미가 거의 없습니다. 또한 0 클래스 예측의 오류도 발생합니다(0 대신 1을 예측합니다). 그리고 오류의 대가는 알 수 없습니다. 즉, 균형 선이 구축되지 않습니다. 특히 클래스 0의 70%가 있기 때문에 더욱 그렇습니다. 즉, 재무 결과를 알 수없는 오류의 70 %.
약 3000 포인트를 잊을 수 있습니다. 그렇게하면 신뢰할 수 없습니다.

즉, 문제를 해결할 필요가 없습니다....

값을 0으로 분류하고 "1"이어야하는 경우 손실이없고 시장 진입이 없지만 "1"로 분류하고 "0"이어야하는 경우 손실이 발생하면 손실이있는 Target_P 열 ( Target_100_Buy 또는 Target_100_Sell)을 결정하기 만하면됩니다. Target_100_Buy 또는 Target_100_Sell 열의 값을 가져와서(-1)을 곱하면 됩니다.

그런데 어떻게 해결책이 없다고 말하고 샘플링하는 방법을 모른다고 생각할 수 있을까요?

 
Aleksey Vyazmikin #:

값을 0으로 분류하고 "1"이어야 한다면 손실이 없고시장 진입이 없지만 "1"로 분류하고 "0"이어야 한다면 손실이 발생하므로 손실이 있는 열( Target_100_Buy 또는 Target_100_Sell)을 결정하기 위해 Target_P 열을 결정하기만 하면 됩니다. Target_100_Buy 또는 Target_100_Sell 열의 값을 가져와서(-1)을 곱하면 됩니다.

그런데 어떻게 해결책이 없다고 말하고 샘플링하는 방법을 모른다고 생각할 수 있을까요?

앞서 당신은 말했습니다:

이익이 없을 것입니다 (재평가를 수행하면 이익의 작은 비율이 0이 될 것입니다).

매우 혼란스럽습니다.

 
elibrarius #:

이렇게 말하곤 하셨죠:

매우 혼란스럽습니다.

그래서 당신은 " 즉, 0 클래스 (입력하지 않음)에서 올바른 거래 방향이 선택되면 이익이 있습니까? ", 나는 당신이 그것을하기로 결정하면 목표를 재분할 할 때 "0" "1"또는 "-1"대신 선택할 수 없다는 사실에서가 아니라 이익이 없을 것이라고 대답했습니다. 괄호 안에 알고리즘을 변경하고 모델이 진입 방향을 결정하도록하면 실제로 전략이 실제로 적용될 때 수익을 올릴 수 있다고 명시했습니다. 이제 설명할 수 있었나요?

 
Aleksey Vyazmikin #:

그래서 " 0 클래스(진입하지 않음)에서 올바른 거래 방향을 선택하면 수익이 발생하나요? "라고 질문하셨습니다. ", 나는 당신이 그것을하기로 결정했다면 목표를 재분할 할 때 "0"대신 "1"또는 "-1"을 선택할 수 없기 때문에 이익이 없을 것이라고 대답했습니다. 괄호 안에 알고리즘을 변경하고 모델이 진입 방향을 결정하도록 하면 실제로 전략이 실제로 적용될 때 수익을 낼 수 있다고 명시했습니다. 이제 설명할 수 있었나요?

아니요...

거기서 TP/SL을 설정하고 있나요? 재무 결과 열의 값을 기반으로 하시나요?

"0" 대신 "1" 또는 "-1"을 선택할 수 없다니 무슨 뜻인가요?
모델이 실수로 0 대신 1과 -1을 선택하게 됩니다.

 
elibrarius #:

별로...

거기서 TP/SL을 설정하나요? 재무 결과 열의 값에 따라 설정하시나요?

TP는 전혀없고 SL도 거기에 없습니다 (이 샘플에서는-그것 같습니다 :)). - 돈치안 채널에 도달한 다음 캔들에서 마감합니다. 예를 들어, 상한선을 넘었고 다음 막대에서 매수를 시작하고 하한선을 넘을 때까지 기다렸다가 이익이 있으면 목표는 "1"이고 손실이 있으면 목표는 "0"입니다.

엘리바리우스 #:

"0" "1" "-1" 대신 선택할 수 없다니 무슨 뜻인가요?
모델이 실수를 해서 0 대신 1과 -1을 선택하게 됩니다.

이는 다른 목표에 대한 손실/이득이 계산되지 않기 때문에 샘플에서 목표 0을 다른 목표로 대체할 수 없음을 의미합니다!

 

결과적으로 저울은 다음과 같이 구성됩니다:

1 예측, 1 => 모든 잔액의 열 계수만큼 잔액 증가 설정
1 예측, 0 => 모든 잔액의 열 계수만큼 잔액 감소 설정
0 예측, 0 => 잔액 변경 없음

이제 알겠습니다.

 
elibrarius #:

결국 대차 대조표는 다음과 같은 구조로 되어 있습니다:

1로 예측, 1 => 모든 잔액의 열 계수만큼 잔액 증가 설정
1로 예측, 0 => 모든 잔액의 열 계수만큼 잔액 감소 설정
0으로 예측, 0 => 잔액 변경 없음

이제 알겠습니다.

본질적으로 맞습니다. 다만 세 가지 목표에 대해 모든 것을 사용자 정의한 것이 일종의 표준이었고 지금까지 이를 포기하지 않았을 뿐입니다.

 
최고의 결과는 다음과 같습니다.
훈련 35226, 엠바고 1000, 테스트 9000 마지막 라인.
옵션 81의 최고 밸런스: 0.01600 포인트.
전체 50/50. 안정적인 성장이 없습니다.

...
 

가장 좋은 균형은 무엇인가요?

 
elibrarius #:
최고의 결과는 다음과 같습니다.
35226에서 훈련, 엠바고 1000, 테스트 9000 마지막 줄.
옵션 81의 최고 균형: 0.01600 포인트.
전체 50/50. 안정적인 성장 없음

...

exam.csv 파일에서 모델을 정확히 확인할 수 있나요?

샘플에 어떤 조작을 시도해 보셨나요?

다음은 일부 예측 변수를 제거한 후의 시험 샘플의 잔액입니다.

물론 모델 응답 분포 그래프를 보면 모델이 조금만 훈련되었음을 알 수 있습니다. 회상도는 매우 낮지만 이미 어느 정도 결과가 나온 것입니다.

train.csv


기차

exam.csv

사유: