Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2581

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Maxim Dmitrievsky #:
Mit Python ist jetzt bequem. Ich habe mein Testprogramm geschrieben, aber es ist möglich, Modelle zu portieren oder über die API zu handeln. Wenn ONNX hinzugefügt wird, wird es eine echte Kanone sein.

Ich habe mich mit dem M1 mac in Verbindung gesetzt, jetzt warte ich schon ein halbes Jahr auf die catbusta, sie versprechen eine Veröffentlichung in 2 Wochen. Bislang verwende ich eine virtuelle Maschine auf vin.
Es gibt ein Paket für Python für den Backtest, warum benutzen Sie es nicht?

Oder haben Sie einen Tester mit Optimierung geschrieben?
 
mytarmailS #:
Es gibt ein Backtest-Paket für Python, warum benutzen Sie es nicht?

Oder haben Sie einen Tester mit Optimierung geschrieben?
Ich mag keine vorgefertigten, sie sind nicht flexibel genug. Ich habe es speziell für meine Aufgaben mit meinen eigenen Metriken geschrieben. Grob, für Eingabequotierungen und Modellergebnisse. Außerdem habe ich jetzt 2 "kontradiktorische" Modelle, die mehrmals neu trainiert werden und sich iterativ verbessern. Die Ergebnisse für Verbesserungen stammen ebenfalls von meinem Tester.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Ein Modell lernt zu handeln, das andere filtert Signale.
Ich verstehe, dass es in Mode ist, generative Algorithmen zu entwickeln, aber was ist der tatsächliche Vorteil von zwei bedingt einfachen Algorithmen, die konvergieren und sich gegenseitig verbessern, gegenüber einem komplexen Algorithmus, der das von sich aus tut, nur grob gesprochen, der komplexere Entscheidungsregeln in sich selbst aufbaut als Ihre beiden...
Ich verstehe ehrlich gesagt die Vorteile nicht, es ist nur eine Mode.
 
mytarmailS #:
Nun, ich verstehe, dass es jetzt in Mode ist, Algorithmen generativ zu beruhigen, aber was ist der eigentliche Vorteil von zwei bedingt einfachen Algorithmen, die sich gegenseitig beruhigen und verbessern, gegenüber einem komplexen Algorithmus, der das in sich selbst tut, nur grob gesagt, er baut komplexere Entscheidungsregeln in sich selbst auf als deine beiden...
Ich verstehe ehrlich gesagt die Vorteile nicht, es ist nur eine Mode.
Also habe ich etwas Ähnliches erstellt und gesehen, dass es gut ist) Das Problem sind Modellfehler und die Suche nach wirklich stabilen Mustern auf dem Automaten. Das war sozusagen der Grundgedanke von Anfang an. Hier können sich die Ansätze bereits unterscheiden. Ein Modell kann sich nicht selbst korrigieren, zwei schon.

Nehmen wir an, Sie bilden ein Model aus und sie ist schlecht. Was ist zu tun? Selbst etwas durchmachen? Auf keinen Fall, der Mensch ist nicht für harte Arbeit geboren, Sie ersetzen den Menschen durch ein zweites Modell.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Nehmen wir an, Sie trainieren ein Modell und es ist schlecht. Und was machen Sie? Müssen Sie selbst an etwas arbeiten? Nein, der Mann ist nicht für intensive Arbeit geboren, Sie ersetzen die Person durch ein zweites Modell.
Hören Sie zu, machen Sie sich endlich mit Optimierungsalgorithmen und Fitnessfunktionen vertraut und hören Sie auf, das Fahrrad auf eckigen Rädern neu zu erfinden
 
mytarmailS #:
Schauen Sie, lernen Sie Optimierungsalgorithmen und Fitnessfunktionen kennen und hören Sie auf, das Fahrrad auf eckigen Rädern neu zu erfinden
Dies ist anders. Durch die Optimierung wird eine Anpassung erreicht. Durch Analyse und Fehlerkorrektur des Modells ist auch eine Anpassung möglich, aber man findet stabile Muster, indem man Unnötiges wegwirft. Zumindest findet man ein Plateau, auf dem Stabilität herrscht. Durch einfache genetische Aufzählung ist es schwieriger, eher ein Handjob.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Das ist anders. Durch die Optimierung wird es eine Anpassung geben. Durch Analyse und Korrektur von Modellfehlern ist es auch eine Anpassung, aber man findet stabile Muster, indem man Unnötiges verwirft. Zumindest findet man ein Plateau, auf dem Stabilität herrscht. Durch einfache genetische Aufzählung ist es schwieriger, eher ein Handjob.

Ein elementares Beispiel.

Sie müssen AMO ausbilden, um maximalen Gewinn zu erzielen, was werden Sie tun?


1) Sie machen ein Ziel

2) Sie vergleichen die Modellemit Standardmetriken wie RMSE (dies ist völlig irrelevant)

3) Erstellen einer Gruppe der besten Modelle

4) Wählen Sie das beste Modell aus der Gruppe mit dem höchsten Gewinn


Nun eine Frage: Warum glauben Sie, dass Ihre Gruppe die absolute Spitze der besten Modelle im globalen Sinne ist? Sie haben die Modelle durch zwei subjektive Filter laufen lassen

(1) Ihr Ziel und (2) das Fehlermaß RMSE.


Ist es nicht besser, die Gewichte zu ändern (wenn es sich um ein Neuron handelt) und Regeln zu erstellen (wenn es sich um einen Baum handelt), um einen maximalen Gewinn zu erzielen, ist die Frage rhetorisch ... natürlich ist es besser und schneller

Der Punkt ist, dass du andere Gruppen von Models übersiehst, die Millionen verdienen, und diese Gruppen verdienen Millionen

 
mytarmailS #:

Ein einfaches Beispiel.

Sie müssen AMO schulen, um Ihre Gewinne zu maximieren, was werden Sie tun?


1) Sie machen ein Ziel

2) Sie passen die Modellemit Standardmetriken wie dem RMSE an(dies ist völlig irrelevant)

3) Erstellen einer Gruppe der besten Modelle

4) Wählen Sie das beste Modell aus der Gruppe mit dem höchsten Gewinn


Nun eine Frage: Warum glauben Sie, dass Ihre Gruppe die absolute Spitze der besten Modelle im globalen Sinne ist? Sie haben die Modelle durch zwei subjektive Filter laufen lassen

(1) Ihr Ziel und (2) das Fehlermaß RMSE.


Ist es nicht besser, die Gewichte zu ändern (wenn es sich um ein Neuron handelt) und Regeln zu erstellen (wenn es sich um einen Baum handelt), um einen maximalen Gewinn zu erzielen, ist die Frage rhetorisch ... natürlich ist es besser und schneller

Der Punkt ist, dass Sie andere Gruppen von Modellen verpassen, die Geld verdienen, und diese Gruppen haben Millionen

Ich wähle R2 nach dem Saldo und der minimalen Anzahl von Verlustgeschäften aus, aber mit der geringsten Entropie (Logloss) und der höchsten Genauigkeit. Daher sind die Modelle standardmäßig am rentabelsten. Es erweist sich als ein kombiniertes Kriterium. Außerdem wäre es schön, wenn die Ergebnisse der Kreuzvalidierung in die Schätzung einfließen würden. Ich bin noch nicht dazu gekommen.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Ich wähle R2 nach dem Gleichgewicht, plus die minimale Anzahl von Verlustgeschäften, aber mit der niedrigsten Entropie (logloss) und maximale Genauigkeit. Aus diesem Grund sind Modelle standardmäßig am profitabelsten.

Sie können aus vorgefertigten Modellen auswählen oder ein Modell erstellen. Das ist der Unterschied

 
mytarmailS #:

Sie können aus vorgefertigten Modellen auswählen oder ein Modell erstellen. Das ist der Unterschied.

Das ist der Moment, in dem man weiß, was man schafft und warum. Es handelt sich nicht um vorgefertigte Angebote, sondern um zufällige Stichproben wie in den Artikeln. Es gibt keine a priori Annahmen oder Heuristiken in irgendeiner Phase der Datenaufbereitung, es gibt einige Wertebereiche wie maximale und minimale Geschäftshaltezeiten.

Im Grunde funktioniert der ganze Mechanismus, um das Unbekannte zu finden, aber es ist angeblich da, aber wir wissen nicht, was.
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