Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 582
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Ich habe gelernt, dass es beim maschinellen Lernen so etwas wie eine Merkmalskonstruktion gibt. Mit dem Preis allein kommt man nicht weit. Das Attribut ist in unserem Fall eine Funktion des Preises. Die Frage ist, welche Funktionen verwendet werden sollen. Ein einfaches Durchgehen von Indikatoren mit unterschiedlichen Parametern ist keine Option. Ich bin an Materialien zu diesem Thema interessiert. Google liefert in der Regel viel Unsinn, oder besser gesagt, nichts zu diesem Thema. Ich habe auf Runet gesucht. Vielleicht kennt jemand die Materialien zu diesem Thema.
PS. Sie müssen ganz von vorne anfangen. Wenn du gelernt hast, Zeichen nicht zufällig zu konstruieren, kannst du zu ihrer Auswahl übergehen.
Viel Glück und lesen Sie mehr.
Maxim, lesen Sie die Beiträge vonVizard_ aufmerksam? Dieser Kerl macht einige geniale Sachen - siehe meinen Thread.
Sie sollten dies, dies, dies und vielleicht dies sehen.
Viel Glück und lesen Sie mehr.
Ich habe alles gelesen. Das Problem ist, dass die Bedeutung der Merkmale von Stichprobe zu Stichprobe sehr unterschiedlich ist und dass all diese Manipulationen für die statistische Analyse und nicht für den realen Handel gut sind.
mit anderen Worten: eine einfache Optimierung.
Entschuldigung :D
Maxim, lesen Sie die Beiträge vonVizard_ aufmerksam? Dieser Kerl macht einige geniale Sachen - siehe meinen Thread.
Ja, aber er ist so hervorragend, dass ich nicht genug von ihm bekommen kann :) + er schrieb, dass es unmöglich ist, mehr als 20% pro Jahr zu verdienen... Ich denke, man sollte immer mit solchen Aussagen beginnen und dann ins Detail gehen :)
Sehen Sie sich dies, dies, dies und vielleicht dies an.
Viel Glück und lesen Sie mehr.
Mir wurde klar, dass ich keine Antwort auf meine Frage finden konnte. Wo ich lesen konnte, sagt man, es sei eine Kunst. Das Problem ist, dass es eine Vielzahl von Indikatoren und noch mehr Parameter gibt, die eingestellt werden können. Soll ich alle möglichen Kombinationen mit der Suchmethode ausprobieren? Ich weiß nicht, wie man das macht. Ich weiß nicht, wie man das macht. Sie müssen immer noch anfängliche Selektionsregeln erstellen und danach sollten Sie mit ausgewählten Indikatoren durch die Methode der Merkmalsauswahl arbeiten.
Ich habe alles gelesen. Das Problem ist, dass die Bedeutung der Merkmale von Probe zu Probe sehr unterschiedlich ist,
Sind Sie sicher, dass die Zeichen überhaupt existieren? Oder es gibt zum Beispiel viele verschiedene. In diesem Fall können Sie sie natürlich nicht mit einer Suche und Kombinationen aufspüren, und die einzige Möglichkeit ist, dass das System sie selbst ermittelt. Vor diesem Hintergrund erscheint die Suche nach bestimmten Prädiktoren und ihren Kombinationen wie eine verrückte Angelegenheit (natürlich werden wir sie in der Geschichte immer erfolgreich finden).
Ich sehe hier nur einen Weg: Das System muss diese Attribute während des Trainings selbst ermitteln, und zwar nicht für Sie, sondern für sich selbst. Und unsere Aufgabe besteht nur darin, Daten für das Training vorzubereiten. Die einzige Aufgabe einer solchen Vorbereitung besteht darin, dem System einige A-priori-Daten mitzuteilen, wodurch der Anwendungsbereich des Systems eingeschränkt wird. Mit anderen Worten, die Intervalle, in denen die Transaktionen eindeutig unangemessen sind, sollten abgeschnitten werden.
Wir sollten das Problem nur klar benennen, aber nicht versuchen, es für das System zu lösen. Imho ist es zu kompliziert, um auch nur zu versuchen, es mit roher Gewalt zu lösen.
Ich möchte darauf hinweisen, dass ada bessere Ergebnisse liefert als rf: beide sind genauer und weniger anfällig für Übertraining. Und Sie sollten ada verwenden, nicht rf.
Es geht also nicht nur darum, Dinge zu stapeln.
GARCH ist zu kompliziert. Bislang habe ich mich durch ARIMA, GARCH und Verteilung gearbeitet.
SanSanych nahm uns mit in die dichten Wälder und ließ uns dort zurück, und jetzt sagt er, dass es gar nicht nötig war, in den Wald zu gehen. Nun, genau wie Susanin.
Und ich war gerade dabei, sie zu machen).
Sind Sie sicher, dass die Zeichen überhaupt existieren? Oder es gibt zum Beispiel viele verschiedene. In diesem Fall können Sie sie natürlich nicht mit einer Suche und Kombinationen aufspüren, und die einzige Möglichkeit ist, dass das System sie selbst ermittelt. Vor diesem Hintergrund erscheint die Suche nach bestimmten Prädiktoren und ihren Kombinationen wie eine verrückte Angelegenheit (natürlich werden wir sie in der Geschichte immer erfolgreich finden).
Ich sehe hier nur einen Weg: Das System muss diese Attribute während des Trainings selbst ermitteln, und zwar nicht für Sie, sondern für sich selbst. Und unsere Aufgabe besteht nur darin, die Daten für das Training vorzubereiten. Die einzige Aufgabe einer solchen Vorbereitung besteht darin, dem System einige A-priori-Daten mitzuteilen, wodurch der Anwendungsbereich des Systems eingeschränkt wird. Oder mit anderen Worten, um Intervalle abzuschneiden, in denen Transaktionen eindeutig unangemessen sind.
Wir sollten das Problem nur klar benennen, aber nicht versuchen, es für das System zu lösen. Imho ist es dort zu kompliziert, um es mit roher Gewalt zu lösen.
Ich bin mir nie über etwas sicher :)
OK, sagen wir, das Hauptmerkmal ist der Preis selbst. Unsere Aufgabe (sagen wir, Klassifizierung) ist es, eine solche Kombination von Kauf/Verkauf zu finden, die in der Historie stabil ist und Gewinn abwirft, richtig? und der entsprechende Hintergrund für diese Trades in Form eines Musters. Gleichzeitig nutzen Sie zum Beispiel eine bestimmte Anzahl von Funktionen (etwa 20). Und wie lässt man das System selbst diese Attribute auswählen?
Im Grunde handelt es sich um eine einfache Optimierungsaufgabe, die keine Chance auf "künstliche Intelligenz" hat. Ich habe viele Versionen solcher Systeme, die letzte habe ich gestern fertiggestellt. Das Ergebnis ist dasselbe - instabile Out-of-Sample-Performance und die Fähigkeit, fast 100 % Genauigkeit beim Lernen zu erreichen, und jede beliebige Genauigkeit (nach Wahl), aber geringere Genauigkeit bedeutet nicht weniger Übertraining. Und Sie brauchen nicht R und komplexe abstruse Modelle zu verwenden, das Ergebnis wird genau dasselbe sein.
ja, aber es ist so überlegen, dass ich es in diesem Stadium nicht einbeziehen werde :) + er schrieb, dass es unmöglich ist, mehr als 20% pro Jahr zu verdienen... Ich denke, man sollte immer mit solchen Aussagen beginnen und dann ins Detail gehen :)
Ich bin mir nie über etwas sicher :)
OK, nehmen wir an, das wichtigste Attribut ist der Preis selbst. Unsere Aufgabe (sagen wir Klassifizierungen) ist es, eine solche Kombination von Kauf/Verkauf zu finden, dass sie in der Geschichte stabil ist und Gewinn bringt, richtig? Gleichzeitig verwenden Sie zum Beispiel eine bestimmte Anzahl von Funktionen (etwa 20), was ist der Grund dafür? Und wie lässt man das System diese Attribute auswählen?
Woher haben Sie das? Woher haben Sie es?
Ich verwende keine Zeichen für das System. Ich verwende Vorzeichen nur, um Bereiche aus der Zeitreihe (und aus dem Training und aus dem Funktionieren) herauszuschneiden, in denen es überhaupt keinen Grund gibt, etwas zu analysieren.
Der NS selbst kaut die Zeitreihen direkt.
Ich habe bereits ein Buch geschrieben und sogar zitiert - NS erfüllt hochspezialisierte Aufgaben gut in Kombination mit üblichen Methoden.