Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2583

 
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Was genau machen Sie mit den Modellen?
 
mytarmailS #:
Was genau machen Sie in den Modellen?

Vorhersage einer Klasse, die durch ein Inkrement in n Kerzen definiert ist. Früher war sie größer/kleiner als Null. Beim Training habe ich dann damit begonnen, die Klassen so auszubalancieren, dass es ungefähr gleiche Objekte gibt, so dass die "Null" von der realen Null auf diese Ziele verschoben wird. Oder war das nicht die Frage?)

 
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Vorhersage der Klasse, die durch ein Inkrement in n Kerzen definiert ist. Früher war dies größer/kleiner als Null. In der Ausbildung habe ich dann damit begonnen, die Klassen so auszubalancieren, dass es ungefähr gleiche Objekte gibt, so dass die "Null" von der realen Null auf diese Ziele verschoben wird. Oder war das nicht die Frage?)

Nun, ja, was das betrifft...
Und dass es möglich ist, darauf etwas aufzubauen, das funktioniert und Geld einbringt?
 
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Nun, ja, was das angeht...
Und dass es möglich ist, darauf etwas zu bauen, das funktioniert und Geld bringt?

Das können Sie, solange Sie gute Zeichen setzen.) Und einige andere Nuancen.

 
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Sie können, solange die Zeichen gut sind). Und einige andere Nuancen.

(Können Sie das Geheimnis lüften oder ist es ein Geheimnis? )

 
Sehr umfangreiches Thema), gibt es jemanden, der ML im Kampfhandel einsetzt?
 
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(Werden Sie das Geheimnis lüften oder ist es ein Geheimnis? )

Nun, es ist auch ein Rätsel, und ohne Kontext wird es nicht klar sein, aber mit Kontext ist es lang).

Zu den Schildern - ich nenne sie Händlerschilder. Wenn ich mich nicht irre, werde ich versuchen zu erraten, was ich mit ihnen machen werde. Und bei konventionellem ML ohne Rocketsaensis brauche ich Trader's Rewards - also solche, die ich im normalen Handel verwenden könnte, wie: Oh, hier haben wir XXX, also bin ich dabei, also kann dieses XXX verwendet werden. Die Tatsache, dass das Zeichen nicht wirklich wichtig ist, aber es ist auf jeden Fall besser als Inkremente.

 
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Nun, Mysterium inbegriffen, und irgendwo ohne Kontext wird es unklar sein, aber mit Kontext wird es lange dauern).

Zu den Schildern - ich nenne sie die Zeichen des Händlers. Ich muss viele der gleichen Methoden anwenden, um etwas Gutes auf Inkrementen aufzubauen, es sei denn, Sie haben ein fortgeschrittenes neuronales Netz. Und bei konventionellem ML ohne Rocketsaensis brauche ich Trader's Rewards - also solche, die ich im normalen Handel verwenden könnte, wie: Oh, hier haben wir XXX, also bin ich dabei, also kann dieses XXX verwendet werden. Das ist nicht unbedingt ein signifikantes Zeichen, aber immerhin besser als Inkremente.

sehr vage

 
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sehr unscharf.

Mehr oder weniger)).

 

Ich denke, die Anpassung der Verlustfunktion an die Bedürfnisse unserer Händler sollte weiter untersucht werden.

Als Beispiel sei hierein Artikel zu diesem Thema genannt.

Improving the Prediction of Asset Returns With Machine Learning by Using a Custom Loss Function
  • papers.ssrn.com
The loss function in supervised deep learning is a key element for training AI algorithms. For models aiming at predicting asset returns, not all prediction err
Grund der Beschwerde: