Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2388
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eine Verbesserung von 1-2% kann durch mehrmaliges Training desselben Modells erreicht werden )
aber nicht 512 Mal ))
So funktioniert es nicht
Entfernen Sie Merkmale mit geringer Bedeutung aus dem Modell und brechen Sie es, vergleichen Sie dann Ihren Hintern mit Ihrem Finger (andere Merkmale), und so weiter
Jetzt muss ich mich mit vielen Funktionen der MAs usw. befassen.
Die Streichung um 1 wurde ebenfalls versucht. Das tut sie. Wenn es viele Trümmer gibt, bemerkt das Modell den Verlust eines Jägers kaum)
Das ist alles Tuning, kein Weg, eine Art Muster zu finden, deshalb sollte der Schwanz nicht mit dem Hund wedeln
Nach der Auswahl des ersten besten Merkmals wird das zweite Merkmal dasjenige sein, das die beste Wechselwirkung mit dem ersten Merkmal aufweist, usw. Sobald Sie 10 Merkmale erreicht haben, wird das nächste Merkmal dasjenige sein, das die beste Wechselwirkung mit einem der 10 zuvor ausgewählten Merkmale aufweist, wahrscheinlich aber mit allen Merkmalen.
Ich bin kein Freund davon, alle Möglichkeiten auf einmal zu verwerfen, vielleicht ergibt sich aus diesem Ansatz ja auch eine interessante Variante.
Die Sache ist die, dass ich nicht einfach mehrere Stopp/Start-Zyklen automatisch durchführen kann, wobei ich bei jeder Iteration einige Funktionen aussortieren muss.
Ich kann Daten für eine Iteration vorbereiten, dann muss ich sie erneut vorbereiten - deshalb brauche ich Python.
Übrigens habe ich nichts dagegen, meine Prädiktoren auch mit Ihrer Methode auszuprobieren, wenn es einen fertigen Automaten für diesen Zweck gibt.
Ich bin kein Freund davon, sofort alle möglichen Optionen zu verwerfen, aber vielleicht könnte dieser Ansatz eine interessante Option darstellen.
Die Sache ist die, dass ich nicht automatisch viele Stop/Start-Zyklen durchführen kann, wobei ich bei jeder Iteration die Eliminierung von Funktionen berücksichtigen muss.
Ich kann die Daten für eine Iteration vorbereiten, dann muss ich sie erneut vorbereiten - deshalb brauche ich Python.
Übrigens habe ich nichts dagegen, meine Prädiktoren auch nach Ihrer Methode auszuprobieren, wenn es einen fertigen Automaten für diesen Zweck gibt.
Wenn Sie das Ganze durchgehen, gibt es fast 1000000 Modelle, die für 1000 Merkmale trainiert wurden.
Der Automat ist einfach - 2 verschachtelte Zyklen. Sie haben ein Problem mit dem automatischen Start des Trainings. Lösen Sie es, alles andere wird zur Nebensache.
Wenn Sie bis zum Ende durchgehen, werden fast 1000000 Modelle für 1000 Merkmale trainiert.
Das ist eine ganze Menge - im Moment brauchen 1000 Modelle etwa einen Tag für die Ausbildung.
Bei einem zufälligen Wald könnte es schneller gehen, wenn Sie es parallelisieren.
Der Automat ist einfach - 2 verschachtelte Zyklen. Sie haben ein Problem mit dem automatischen Lernen. Lösen Sie diese Aufgabe, alles andere wird trivial sein.
Das ist das Problem, ich kann den Prozess nicht automatisieren.
Es geht nur um die Abstimmung, nicht um die Suche nach einem Muster, also sollte der Schwanz nicht mit dem Hund wedeln.
Sie haben einfach nicht verstanden, worauf ich hinauswollte: Das beste Muster in Bezug auf die Klassifizierungsstatistik bedeutet nicht das beste in Bezug auf die Rentabilität. Das ist nur bei festen SL und TP der Fall.
Ich suche nach einer Methode zur Beeinflussung der Ertrags- und Aufwandskurven - grüne und rote Kurve.
So sieht die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Modellreaktion auf die Stichprobe aus, wenn sie trainiert wurde:
So sieht es aus, wenn die unabhängige Probe eingespeist wird:
Wie man sieht, sind die Kurven fast verschmolzen, während sich die Muster nicht so sehr verschlechtert haben - die Aqua-Kurve hat Nullen und die Magnet-Kurve Einsen -, sie haben einen akzeptablen Abstand, und die Muster sind im Großen und Ganzen erhalten geblieben, aber der Preis dieser Muster wurde nicht in Bezug auf Einkommen/Ausgaben gewichtet.
Das ist das Problem, ich kann den Prozess nicht automatisieren.
Im nächsten Artikel fügen Sie bitteStop und Take Profit in den Python-Code ein