Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 501
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Sie haben in meinem Beitrag nichts verstanden. Überhaupt nichts.
Und es ist schade für die Branche, dass Sie da sind.
Ja, dann sollten Sie Ihre Fachkollegen definieren, die behaupten, extrapolieren zu können :))
In der Tat ist die aufgeworfene Frage sehr interessant.
Im Falle der Regression y = f(x) kann der Wald nicht wirklich über den Bereich hinaus "extrapolieren", in dem es keine Trainingspunkte gibt, während MLP dies kann, obwohl er es auch nicht tut, höchstens im Stil der polynomialen Regression, die bei den Diagrammkonstanten der Bäume "hübscher" ist.
Aber auch Sansanych und Leha haben in gewisser Hinsicht Recht, denn die Regression y = f(x) ist nicht das, was wir Händler brauchen, denn wenn x die Zeit ab der Geburt ist, dann sind wir nicht an solchen Beziehungen interessiert, und im Raum der anderen Merkmale werden Punkte aus der zukünftigen Zeit nicht unbedingt außerhalb der Lernstichprobe unserer Indikatormerkmale liegen.
Warum ein Wald von Bäumen eine Konstante ergibt, ist mir klar,lineare Regression ist auch offensichtlich, aber warum MLP eine pseudo-polynomiale Regression ergibt, sehe ich "nicht" als transparent. wir müssen herausfinden...
Ein einfaches Beispiel: Wenn Sie Preise vorhersagen und das Gerüst auf einem unvollständigen Preisintervall trainieren, dann wird es, wenn Sie einen Preis außerhalb des Trainingsintervalls vorhersagen müssen, diesen nicht vorhersagen. Es ist klar, dass diese Situationen spezifisch sind und wir die richtige Ausbildung nutzen sollten.
auf Ihrem Bild ist genau das, was ich meinte
Verschütten Sie es WIE?
Farbe ))
Keinerlei Probleme, da es keine linearen Zeitzeichen gibt, "außerhalb des Trainingsintervalls" nur sehr seltene Ausreißer, etwas, das nicht da sein sollte, verdammte schwarze Schwäne :)
ah, ich dachte, es wäre das Zielintervall... ich habe nicht genau nachgedacht
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Tabelle mit Kursen für 1000 der meistgehandelten Aktien. Daten für das letzte Jahr.
fxsaber, 2017.10.04 14:19
"Rebalancieren Sie die Portafl und alles wird gut", sagen so viele Leute, bis sie SB (Random Walk) anstelle der ursprünglichen Preisreihen in ihr Zählsystem einbauen.
Die überwiegende Mehrheit sieht nach SB genau das gleiche Bild wie bei realen Daten. Aber die gleiche Schlussfolgerung zu ziehen, indem man die Phrase vom Rebalancing sagt, ist nicht mehr möglich, weil es SB ist. Und "es wird schon gut gehen" ist ausgeschlossen.
Für mich ist die entscheidende Frage: Wie stark weichen die realen Preisdaten von den SB ab? Wenn ich es richtig verstanden habe, ist der Unterschied umso größer, je mehr Möglichkeiten es gibt, einen Gewinn zu erzielen. Und umgekehrt, bis hin zu "kein Unterschied - kein Gewinn".
warum MLP eine pseudo-polynomiale Regression liefert, ist für mich nicht transparent. ich muss es herausfinden...
Finden Sie heraus, warum ein Neuron eine lineare Regression durchführt, wie dies auf niedriger Ebene geschieht, und verstehen Sie dann leicht, wie nicht-lineare Varianten in Multi-Neuronen- und Multi-Schicht-Sets erhalten werden. Und Random Forest sowie Knn und andere Kernel-Tools nur tun, lokale Interpolation, die Extrapolation in anderen Projektionen sein kann, nicht der Punkt, aber RF nicht bauen (Sweep) Funktionen in weiten Bereich, aber mehrschichtige Perseptron tut.
Die Schlüsselfrage ist meines Erachtens: Wie stark weichen die realen Preisdaten von den SB ab? Wenn ich es richtig verstanden habe, ist der Unterschied umso größer, je mehr Möglichkeiten es gibt, einen Gewinn zu erzielen. Und umgekehrt, bis hin zu "kein Unterschied - kein Gewinn".
Sie unterscheiden sich zwar, aber nur geringfügig, so dass wir sie nicht einmal mit dem Auge erkennen können. Außerdem sind die meisten dieser Unterschiede bereits in den Handelskosten enthalten.
Ich möchte die Teilnehmer zu diesem Thema befragen
Die Schlüsselfrage ist meines Erachtens: Wie stark weichen die realen Preisdaten von den SB ab? Wenn ich es richtig verstanden habe, ist der Unterschied umso größer, je mehr Möglichkeiten es gibt, einen Gewinn zu erzielen. Und umgekehrt, bis hin zu "kein Unterschied - kein Gewinn".
Der Unterschied besteht im Vorhandensein einer relativ großen Emission in den Preisreihen und dem Vorhandensein einer schwachen "Saisonalität" - Stunden/Handelszeiten, Wochentage usw.
Nun, auch "dicke" Schwänze.
Die Unterschiede bestehen in einer relativ großen Emission in den Preisreihen und dem Vorhandensein einer schwachen "Saisonalität" - Stunden/Handelszeiten, Wochentage usw.
Es ist möglich, mehrere SBs in unterschiedlichen Abständen aneinander zu reihen, um den gleichen Effekt zu erzielen.
Nun, auch "dicke" Schwänze.
Nehmen Sie einen "dickschwänzigen" SB.
Sie können mehrere SBs in unterschiedlichen Abständen zusammenkleben, um den gleichen Effekt zu erzielen.
Nehmen Sie eine SB mit "dickem Schwanz".
Es ist möglich, SBs an die Zeichen der Preisspanne anzupassen, aber nach all diesen Umwandlungen wird es kein SB mehr sein.
Was ist der Grund?