Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 175
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Ich erhalte Echtzeit-Volumen sowie Delta (die Anzahl der Käufer von Verkäufern) durch ein Abonnement von clasterdelta, das 300 Rubel pro Monat kostet, nicht zu teuer. Und ich schaue mir die täglichen Volumina an der CME kostenlos an. In der Rubrik "Tagesbilanz", für das Pfund die Nummer 27, für den Euro die Nummer 39. Ich schreibe sie in eine Datei, der Indikator liest die Datei und zeigt sie im Diagramm an.
Du hast Reshetov gelobt, ohne seine Arbeit zu verstehen, aber er hat eine MEGA coole Sache gemacht, sag mir warum????
Er löste eines der wichtigsten Probleme beim Aufbau des NS. Es geht darum, die Prädikate auszuwählen, die eine maximale Verallgemeinerung ermöglichen. Meine Auswurfdatei hat etwa 40 Präfekte, ein Drittel davon sind Basisdaten und der Rest sind Verzögerungen dieser Daten, aber der Optimierer erstellt Modelle mit nur 4-5 Präfekten. Und sie sind immer anders. Modelle mit mehr als 5 Prädikaten, wie die Praxis zeigt, funktionierten nicht sehr gut, viele Werte waren "Ich weiß nicht", wie dieses Modell geht selten, aber gut und arbeitet länger, und unter Berücksichtigung, dass ich das Modell jeden Tag zu optimieren, ich brauche es nicht, Nun, die Anzahl der Datensätze, die ich für die letzten 5 Tage (in Übereinstimmung mit dem Volumen und OI) als Ergebnis zu tun, habe ich eine Tabelle von 45 Spalten und 30 Zeilen, und es ist genug, um zu verdienen (wie im Screenshot gezeigt) und es spielt keine Rolle, wie das Netzwerk teilt die guten und schlechten, was wichtig ist, dass es so stetig tat. Nicht selten müssen wir den TS umdrehen, weil er nach dem Training anfängt zu STABILISIEREN und zu verlieren, einfach umdrehen und voila, wir fangen an, konstant Gewinn zu machen, so geht es: ....
Das muss man sich fragen :) Hat damals gut funktioniert, ich traue mich jetzt nicht, darüber zu sprechen, weil ich dazu gezwungen bin, aber ich habe "von jemandem gehört, der gehört hat" über Quants aus dem Fonds, wo sie 10k Vektoren an CNN-Eingaben geben, obwohl ich ihre jüngsten Renditen nicht kenne, aber 2011 hatten sie einen halben Hof $12%, was cool ist, obwohl sie in der Mitte um 8% gefallen sind, aber trotzdem...
Kein Kommentar zu "rentablen Modellen" bei 10 Merkmalen)) Jeder, der wirklich schneidet den Markt, "Guru" überzeugend argumentieren, dass das Modell so einfach wie möglich sein sollte, dass nicht zu übertrainieren, dass auf der Maische und BB, können Sie ein "profitables Modell" und so weiter zu bauen. Vielen Dank an sie))
Ich habe den Eindruck, dass er nur eine Reihe von 10.000 Preisen meint, d. h. es gibt nur ein Merkmal (Preis oder seine Inkremente). Soweit ich weiß, ist es bei Faltungsnetzen normal, eine lange Reihe von Preisen einzugeben, und dann findet das Netz Muster, Indikatoren und alles andere, was es während des Trainings braucht.
Aber wenn man Neuronik auf 10000 Prädiktoren trainiert, führt das normalerweise zu nichts, da stimme ich zu.
1) Schwachsinn. Andeutungen sind mehr als seltsam. Ich denke nicht, dass es seltsam wäre, wenn ich für mich selbst keine Modelle bauen würde, die mehr als nur aufmerksam sind. Alles basiert auf der Praxis.
1) Sicher, sicher... Sie haben Recht, ich habe die Leute nur verwirrt, nun ja... es nützt mir und all den verschiedenen Hedge-Fonds-Angestellten, also nichts für ungut.
Okay, nun, da du so clever bist. In der Tat suchen alle Hedge-Fonds nur nach "Mustern" eines nach dem anderen auf Währungspaare und vergleichen R^2 und gegenseitige Entropie-Muster und dann "verlieren viel Geld", wie es in Ihrem Profil sagt, wir alle sind so, Sie haben Recht, wir sind "anders", aber wir schweigen darüber und klatschen miteinander, aber wir schämen uns dafür.
2) CNN? Habe ich außerdem gesagt, dass "alles" ein Neuron desselben Typs ist? Gibt es nicht Techniken zur Dimensionskompression (PCA, Autocoder usw.), zur Merkmalsauswahl usw.? Haben Sie eine Ahnung, wie viele Datenströme allein von Nasdaq kommen, wenn Sie alles abonnieren? Und wenn es nicht nur die Nasdaq ist?
3) Du hast Recht, der Versuch der Fehlinformation ist fehlgeschlagen, ich werde das aggregierte Depot der Kunden mit großen Jahs zusammenlegen und mich fragen, was falsch ist, wenn R^2 alles fit macht)))))
PS: Ich habe Ihre Leistung auf kaggle gesehen, es bedeutet, dass Sie manchmal an den richtigen Stellen suchen, der winton Wettbewerb ist vorbei, aber es gibt einen Datensatz und Sie können simulieren und subdmit Prädikate und sehen, wenn Sie zumindest in den Top 10 sind, dann werden wir reden. Aber jetzt halten Sie mich aussetzen, unser Gespräch amüsiert mindestens zwei weitere meiner Kollegen, und positive Emotionen erhalten natürlich sind sehr wichtig für einen Händler)))
Liebe Kollegen, lasst uns nicht streiten! Ich bin sicherlich kein Vorbild, aber ich schaue mir diesen Thread nur von diesem Forum aus an.
Das maschinelle Lernen ist zwar ein Kind der Statistik, aber mit exponentieller Geschwindigkeit voller Heuristiken ohne hinreichende Begründung und strenge Theorie, d. h. "wer arbeitet, hat recht", es ist heute größtenteils Alchemie und daher ist es nicht sinnvoll, über Dogmen und aus dem Zusammenhang gerissene Nuancen zu streiten, viel klüger ist es, die Fähigkeit zu haben, in die Modelle anderer Leute einzudringen und vielleicht etwas Wertvolles für sich selbst daraus zu gewinnen.
1) Sicher, sicher... Sie haben Recht, ich habe die Leute nur verwirrt, nun ja... es nützt mir und all den verschiedenen Hedgefonds-Angestellten, also nichts für ungut.
Okay, nun, da du so clever bist. In der Tat suchen alle Hedge-Fonds nur nach "Mustern" eines nach dem anderen auf Währungspaare und vergleichen R^2 und gegenseitige Entropie-Muster und dann "verlieren viel Geld", wie es in Ihrem Profil sagt, wir alle sind so, Sie haben Recht, wir sind "anders", aber wir schweigen darüber und klatschen miteinander, aber wir schämen uns dafür.
2) CNN? Habe ich außerdem gesagt, dass "alles" ein Neuron desselben Typs ist? Gibt es nicht Techniken zur Dimensionskompression (PCA, Autocoder usw.), zur Merkmalsauswahl usw.? Haben Sie eine Ahnung, wie viele Datenströme allein von Nasdaq kommen, wenn Sie alles abonnieren? Und wenn es nicht nur die Nasdaq ist?
3) Du hast Recht, der Versuch der Fehlinformation ist fehlgeschlagen, ich werde das aggregierte Depot der Kunden mit großen Jahs zusammenlegen und mich fragen, was falsch ist, wenn bei R^2 alles passt)))))
PS: Ich habe Ihre Leistung auf kaggle gesehen, es bedeutet, dass Sie an den richtigen Stellen manchmal aussehen, der winton Wettbewerb ist vorbei, aber es gibt einen Datensatz und Sie können simulieren, subsimmit Vorhersage und sehen, ob Sie zumindest in den Top 10 zu bekommen, dann und sprechen, aber jetzt halten Sie mich auszusetzen, unser Gespräch amüsiert zumindest ein paar mehr meiner Kollegen, und positive Emotionen erhalten natürlich sind besonders wichtig für den Händler)))
Was müssen Sie im Gepäck haben, um das Interesse Ihres Teams zu wecken? Oder ein Team wie Ihres?