Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3098
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dorthin sollte es gehen.
es gibt keine Fische in der MO, eine 100%ige und offensichtliche Tatsache, die durch diesen Thread wiederholt bewiesen wurde.
im Internet sagen sie es mit Freude.
Schauen Sie sich um.
Es sei darauf hingewiesen, dass sich die MO ts nicht von den anderen unterscheiden, die Erfolgsquote ist im Durchschnitt die gleiche (etwa Null, aber manchmal geht es weiter)
Ich stimme mit dem hervorgehobenen Teil überein.
Aber nicht jeder hat das:
Nein, nicht Neira (ihr Prozessor würde eher kochen als eine solche Lösung zu finden), ich habe es selbst gemacht.
Da wir die Verzerrung in der Trainingsstichprobe (das ist die Hauptsache) und die Varianz durch Kreuzvalidierung beseitigen, beginnt das Modell, sich bei neuen Daten +- adäquat zu verhalten. Dann kann es feinabgestimmt werden.
Übrigens, haben Sie versucht, ein Diagramm nicht mit einem einheitlichen Schritt zwischen den Trades zu erstellen, sondern nach Zeit?
Oder es könnte sich herausstellen, wie meine mit 5 Jahren mit nur 2 Bereichen des Wachstums für ein halbes Jahr, der Rest der Zeit fast ohne Trades. Und 2 Jahre im Minus, aus demselben Grund. Sie können nicht so etwas auf die reale...
Wenn Sie es nicht durch die Zeit, sondern durch Schritte zu tun, wird es so schön wie Ihre sein.
Übrigens, haben Sie versucht, ein Diagramm nicht mit einem gleichmäßigen Schritt zwischen den Trades, sondern durch die Zeit zu machen?
Oder es kann sich herausstellen, wie ich für 5 Jahre mit nur 2 Wachstumsbereiche für ein halbes Jahr hatte, den Rest der Zeit fast ohne Trades. Und 2 Jahre im Drawdown, aus dem gleichen Grund. So etwas kann man nicht auf die reale...
Wenn Sie es nicht nach Zeit, sondern nach Schritten machen, wird es so schön wie bei Ihnen.
Sie haben die Chips außer Reichweite, denke ich. Von unten eurodoll Chart, mehr oder weniger gleichmäßig gehandelt. Aber die OOS hat immer weniger Trades, mit gleicher Länge der Ausbildung und OOS. Nun, weil die Metriken schlechter sind. Wir haben es noch nicht geschafft, es perfekt zu machen.
Versuchen Sie es mit einem Zeitdiagramm. Es ist nicht ausgeschlossen, dass es dasselbe sein wird....
Kozul verwendet einen externen Parameter, um seine Auswirkungen auf die Modellergebnisse zu schätzen. Es kann ein Prädiktor oder eine binäre Variable sein, egal was. Er kann sogar die Differenz der Prädiktoren sein.
Dann wird mit Hilfe verschiedener Techniken auf die Auswirkung dieses Parameters auf die Vorhersagen geschlossen. Danach kann man das Modell unter Berücksichtigung dieses Einflusses verbessern, um neue Werte für z. B. Labels zu erhalten. Und neue Koeffizienten des Modells, wie es beim doppelten maschinellen Lernen gemacht wird. Dort gibt es 2 Modelle: eines debias, das andere denoise. Da bei der Schätzung eine Kreuzvalidierung durchgeführt wird, sind die neuen Parameter robuster, auch bei neuen Daten. Dann wird das endgültige Modell trainiert.
Es ist schwierig, das mit den Fingern zu erklären, es ist besser, spezielle Literatur zu lesen. Ich habe mehrere Varianten gemacht, sie funktionieren. Das Thema ist ziemlich umfangreich, mit seinen eigenen Nuancen. Es gibt Ihre Lieblings-"Pakete".
Es gibt sowohl rein empirische Ansätze als auch streng bewährte, wie die von Tschernoschukow. Im Allgemeinen ist es eine schöne Technik.
Da wir die Verzerrung in der Trainingsstichprobe (das ist das Wichtigste) und die Varianz durch Kreuzvalidierung beseitigen, beginnt das Modell, sich bei neuen Daten +- angemessen zu verhalten. Dann kann es feinabgestimmt werden.
Es gibt viele verschiedene Methoden. Es gibt nur wenige Belege dafür, dass sie funktionieren. Die Frage ist also, dass Sie jetzt versuchen, die Bereiche von Prädiktoren zu finden, bei denen die Varianz im Aggregat zunimmt, und ein Modell erstellen, um diese auszuschließen, und dann anhand der Residuen nach der Klassifizierung trainieren, um das Modell im Handel anzuwenden?
Probieren Sie die Zeitleiste aus. Es ist möglich, dass es das gleiche ist....
Keine solchen Fenster sind groß, der Durchschnitt ist gleichmäßig, kontrolliert. Es war so auf anderen TCs, wenn die Zeichen über die Bereiche ging.
Es gibt eine Vielzahl von Methoden. Es gibt nur wenige Beweise dafür, dass sie funktionieren. Die Frage ist also, dass Sie jetzt versuchen, die Bereiche von Prädiktoren zu finden, bei denen die Varianz im Aggregat zunimmt, und ein Modell erstellen, um sie auszuschließen, und dann auf die Residuen nach der Klassifizierung trainiert werden, um das Modell im Handel anzuwenden?
Ich steige nicht aus. Der Schwellenwert ist einfach zu hoch, und es werden viele Angebote abgeschnitten. Wenn Sie es durch die Mitte zu aktivieren, wird es viel schlimmer sein. Im Allgemeinen, Sie selbst auch erhöhen Handel Indikatoren (Sie schrieb es heute).