Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3363

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mytarmailS #:

Im Grunde sind es drei Zustände, normaler Handel, sehr gut und einfach gut.

Ich wusste, dass es einfach ist.

Sind die Werte konstant oder dynamisch?

Beantworten Sie diese Frage.

 
fxsaber #:

Ich wusste, dass es einfach war.

Beantwortet diese Frage.


Nehmen wir den Durchschnitt als Beispiel, er hat einen Parameter - die Periode.

Dieser Parameter kann eine Konstante sein, oder er kann nach einer Formel geändert werden.

Ich verstehe, dass Sie Parameter als eine Konstante haben?

 
mytarmailS #:

Nehmen wir zum Beispiel den Durchschnitt, der einen Parameter hat - den Zeitraum.

Dieser Parameter kann eine Konstante sein, oder er kann nach einer Formel geändert werden.....

Ich verstehe, dass Sie Parameter als Konstante haben?

Ich bin mit dieser Terminologie nicht vertraut. Fünf Parameter, die im MT5-Tester optimiert wurden.

 
fxsaber #:

So kann man alles erklären. Es gibt natürlich nichts Konkretes zu sagen. Ich selbst denke, es ist eine Anpassung. Denn der Beginn des "Drifts" nach links deckt sich sehr gut mit dem Startpunkt der Probe. In einer solchen Situation kann OOS natürlich auf diese Weise erklärt werden.


Dies gilt auch für EURUSD. Das OOS auf der rechten Seite sind die letzten vier Monate des Jahres 2023. Das OOS ist der Rest des Jahres 2023.

Gibt es Möglichkeiten für eine andere Erklärung? 😀 Aus dem Chart kann man nichts genaues erkennen, richtig

Man kann die Wahrscheinlichkeit einer korrekten Überoptimierung durch eine Wolfsvorhersage berechnen. Wie oft wurde in einem Monat mit einem Gewinn auf den Forward überoptimiert und wie oft mit einem Verlust. Das gibt ein gewisses finanzielles Vertrauen und Mut.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Sie können die Chancen einer korrekten Überoptimierung über einen Wolf-Forward berechnen. Wie oft hat man in einem Monat mit dem Forward überoptimiert und dabei einen Gewinn erzielt, und wie oft hat man einen Verlust erlitten. Das gibt Ihnen ein gewisses finanzielles Selbstvertrauen und Mut.

Vielleicht würde eine solche Methode funktionieren, um die Hypothese zu bestätigen/zu widerlegen, dass sich der Markt bei Sample verändert hat und daher das gute OOS auf der rechten Seite kein Zufall ist. Danke, ich werde darüber nachdenken.

 
mytarmailS #:


Nehmen wir zum Beispiel den Durchschnitt, der einen Parameter hat - den Zeitraum.

Dieser Parameter kann eine Konstante sein, oder er kann nach einer Formel geändert werden.....

Ich verstehe, dass Sie Parameter als Konstanten haben?

Konstanten, die sich nach der Optimierung nicht ändern.
 
fxsaber #:

Ich bin mit dieser Terminologie nicht vertraut. Fünf optimierte Parameter im MT5-Tester.

Vielleicht ist es sinnvoll, nach einem Parameter und einer Formel zu suchen, um Ihre optimierten Parameter zu berechnen. Basierend auf den Ergebnissen der Optimierung. Natürlich ist das kompliziert.
 
Valeriy Yastremskiy #:
Vielleicht ist es sinnvoll, nach einem Parameter und einer Formel zu suchen, mit denen Sie Ihre optimierten Parameter berechnen können. Basierend auf den Ergebnissen der Optimierung. Natürlich ist das kompliziert.
+
Das wollte ich auch sagen, aber ich wollte, dass er es versteht.
Die Menschen schätzen nur ihre eigenen Vermutungen.
 
fxsaber #:

Vielleicht würde eine solche Methode funktionieren, um die Hypothese zu bestätigen oder zu widerlegen, dass sich der Markt bei Sample verändert hat und daher das gute OOS auf der rechten Seite kein Zufall ist. Danke, ich werde darüber nachdenken.

Ja, wenn man das Sample-Fenster nach hinten verschiebt, ändern sich alle OOS-Kurven, ungefähr so wie bei der polynomialen Regression, deren Vorhersage wie verrückt springt, wenn man das Fenster verschiebt. Je größer die opt-Parameter oder der Grad des Polynoms sind, desto mehr wackelt dieses Peece. Im Idealfall sollte die Optimierung so schnell sein, dass Sie das Fenster mit der Maus verschieben und es sofort betrachten können. Ich glaube, so etwas haben Sie mit best interval gemacht.

Im letzten Artikel habe ich eine Variante vorgeschlagen, wie man das Training für MO stabiler machen kann. Das heißt, weniger Umlernen. Aber der Ertrag leidet darunter.

Das ist der Bias-Varianz-Tradeoff, bei dem eine Erhöhung der TS-Parameter zu einer Drift auf neue Daten führt und eine Verringerung zu einer größeren Varianz der Vorhersagen. Lokale Optimierer können dies nicht verstehen.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Ja, wenn Sie das Stichprobenfenster nach hinten verschieben, ändern sich alle OOS-Kurven, genau wie bei der polynomialen Regression, deren Vorhersage wie verrückt springt, wenn Sie das Fenster verschieben. Je größer die opt-Parameter oder der Grad des Polynoms sind, desto stärker ist diese Unruhe. Im Idealfall sollte die Optimierung so schnell sein, dass Sie das Fenster mit der Maus verschieben und sofort betrachten können. Ich glaube, so etwas haben Sie mit best interval gemacht.

Im letzten Artikel habe ich eine Variante vorgeschlagen, wie man das Training für MO stabiler machen kann. Das heißt, weniger Umschulungen. Aber die Rentabilität leidet darunter.

Dies ist der Bias-Varianz-Tradeoff, bei dem eine Erhöhung der Parameter des TS zu einer Drift bei neuen Daten führt und eine Verringerung zu einer größeren Streuung der Vorhersagen. Lokale Optimierer können dies nicht verstehen.

Alles ist viel einfacher.

Sie haben etwas an einen Abschnitt eines nicht-stationären Zufallsprozesses angepasst, ohne zu erkennen, dass jeder Abschnitt eines nicht-stationären Prozesses nichts mit einem anderen Abschnitt eines nicht-stationären Prozesses zu tun hat. Daher sind die Ergebnisse an anderen Abschnitten willkürlich: Sie können gut sein, sie können aber auch schlecht sein, aber in Wirklichkeit fällt das Sandwich IMMER in Butter.

Übrigens bezieht sich der Begriff "Streuung" auf einen stationären Zufallsprozess.

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