Gibt es ein Muster in diesem Chaos? Lassen Sie uns versuchen, es zu finden! Maschinelles Lernen am Beispiel einer bestimmten Stichprobe. - Seite 13
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Wenn keiner von ihnen etwas hergibt, was hat es dann für einen Sinn, über eine mythische Verbindung zwischen ihnen zu sprechen? Unsinn + Unsinn...?
Können Sie berechnen, wie viele Kombinationen es sein werden, wenn ich, sagen wir mal, 5000 Prädiktoren habe? Es wäre gut, jede Kombination 100 Mal mit einem anderen sid.... zu trainieren. und sagen wir mal eine Minute für das Training, wie viel Zeit wird das in Anspruch nehmen?
Können Sie berechnen, wie viele Kombinationen es sein werden, wenn ich, sagen wir mal, 5000 Prädiktoren habe? Jede Kombination sollte 100 Mal mit einem anderen sid.... trainiert werden. und sagen wir mal eine Minute für das Training, wie lange wird es dauern?
Nehmen Sie ein paar Stücke von verschiedenen Indikatoren, alle anderen werden ohnehin ähnlich sein.
Es macht keinen Sinn, nach einer Verbindung zwischen ihnen zu suchen, denn angeblich werden einige Kombinationen bessere Ergebnisse liefern, wenn sie einzeln nichts bringen.
Und wenn sie einzeln funktionieren, kann ihre Kombination den TS stärken, aber nicht immer.
Nehmen Sie ein paar Stücke von verschiedenen Indikatoren, alle anderen werden ohnehin ähnlich sein
Es macht keinen Sinn, nach einer Verbindung zwischen ihnen zu suchen, da einige Kombinationen angeblich bessere Ergebnisse liefern, während sie einzeln nichts ergeben.
und wenn sie separat arbeiten, kann ihre Kombination den TS stärken, aber nicht immer.
Was ist "nichts bringen", wie messen Sie es? Ich schätze zum Beispiel die Wahrscheinlichkeitsverschiebung jedes Quantensegments des Prädiktors und wähle, sagen wir mal, diejenigen aus, die die Wahrscheinlichkeit um 5 % in die eine oder andere Richtung verschieben.
Und was die verschiedenen Indikatoren betrifft, so habe ich die Interna des Modells bereits hier veröffentlicht - es enthält eine ansehnliche Anzahl von Indikatoren - sind Sie sicher, dass das Modell dasselbe Ergebnis erzielt, wenn Sie es willkürlich durch andere Indikatoren ersetzen?
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Gibt es ein Muster im Chaos? Lassen Sie uns versuchen, es zu finden! Maschinelles Lernen am Beispiel einer bestimmten Stichprobe.
Aleksey Vyazmikin, 2022.11.02 18:10
Hier ist eine weitere Variante - sie gefällt mir sogar noch besser, da das Ergebnis bei allen Stichproben stabil ist.
Was ist "nichts" und wie messen Sie es? Ich schätze zum Beispiel die Wahrscheinlichkeitsverschiebung jedes Quantensegments des Prädiktors und wähle, sagen wir, diejenigen aus, die die Wahrscheinlichkeit um 5 % in die eine oder andere Richtung verschieben.
Und was die verschiedenen Indikatoren angeht, so habe ich die Interna des Modells bereits hier veröffentlicht - es enthält eine ansehnliche Anzahl von Indikatoren - sind Sie sicher, dass das Modell dasselbe Ergebnis liefert, wenn Sie es willkürlich durch andere Indikatoren ersetzen?
Nun, wie man mit neuen Daten misst.
und wenn es viele davon gibt, ist es unmöglich, die Ergebnisse zu interpretieren.
Nun, wie misst man neue Daten
und wenn es eine Menge Daten gibt, ist es unmöglich, die Ergebnisse zu interpretieren.
Unmöglich, deshalb entwickle ich verschiedene Auswahlmethoden.
Es ist möglich, neue Daten zu betrachten, aber sollten wir erwarten, dass sich das Ergebnis bei den nächsten neuen Daten wiederholt.... Ich würde gerne ein internes Kriterium für die Bewertung des Prädiktors haben, das es mir erlaubt, dies mit einer höheren Wahrscheinlichkeit zu erwarten.
Ich habe einige Experimente durchgeführt - ich werde sie wahrscheinlich später veröffentlichen - und es hat sich herausgestellt, dass man ein Modell für das erste Halbjahr 2014 trainieren kann und es im Jahr 2022 erfolgreich sein wird.... aber nicht immer in den Halbjahren dazwischen. Welche Schlussfolgerungen sollten wir also ziehen - ist das Modell eine Schlacke oder braucht es noch zusätzliche Prädiktoren, um den Unterschied zwischen diesen Halbjahren zu erkennen?
Unmöglich, deshalb entwickle ich verschiedene Methoden der Auswahl.
Es ist möglich, neue Daten zu betrachten, aber sollten wir erwarten, dass sich das Ergebnis bei den nächsten neuen Daten wiederholt.... Ich würde gerne ein internes Kriterium für die Bewertung des Prädiktors haben, das es mir erlaubt, dies mit einer höheren Wahrscheinlichkeit zu erwarten.
Ich habe einige Experimente durchgeführt - ich werde sie wahrscheinlich später veröffentlichen - und es hat sich herausgestellt, dass man ein Modell für das erste Halbjahr 2014 trainieren kann und es im Jahr 2022 erfolgreich sein wird.... aber nicht immer in den Halbjahren dazwischen. Welche Schlussfolgerungen sollten wir also ziehen - ist das Modell eine Schlacke oder braucht es noch zusätzliche Prädiktoren, um den Unterschied zwischen diesen Halbjahren zu erkennen?
Nun, ich habe 4 Standardindikatoren mit unterschiedlichen Zeiträumen genommen und mit ihnen für die letzten 12 Jahre trainiert, die letzten 10 Jahre getestet (links der gestrichelten Linie).
Da fällt es gerade auf den Wechsel des globalen Trends (orangefarbene Grafik), aber der TS hält irgendwie.
Dann kann man sehen, welche Art von Trades er im Chart eröffnet und wo, so dass man das Prinzip grob abschätzen und von dort aus starten kann.
Nun, ich habe 4 Standardindikatoren mit unterschiedlichen Zeiträumen genommen und sie für die letzten 12 Jahre trainiert, die letzten 10 Jahre getestet (links der gestrichelten Linie).
Dort fällt er gerade auf die Änderung des globalen Trends (orangefarbene Grafik), aber der TS hält sich irgendwie.
Dann kann man sehen, welche Art von Trades er im Chart eröffnet und wo, so dass man das Prinzip grob abschätzen und von dort aus starten kann.
Es sieht aus wie eine Gegentrend-Strategie mit Einstiegen bei starken Ausreißern/Trends gegen die Bewegung - wenige Trades in 10 Jahren.
Wenn der Recall sehr niedrig ist, macht es auch Sinn, Modelle zu kombinieren - sie kreuzen sich vielleicht sehr selten, aber die Anzahl der Trades wird über den Zeitraum steigen.
Sieht aus wie eine Gegentrend-Strategie mit Einstiegsmöglichkeiten bei starken Ausreißern/Trends gegen den Trend - wenige Abschlüsse in 10 Jahren.
Bei extrem niedrigem Recall macht es auch Sinn, Muster zu kombinieren - sie überschneiden sich zwar nur sehr selten, aber die Anzahl der Trades wird im Laufe des Zeitraums steigen.
Dies ist nur ein Beispiel
dies ist nur ein Beispiel
Ein Beispiel für ein konsistentes Muster, das das Modell über einen langen Zeitraum aufzeigt? Nun gut.
Ein Beispiel für die Manifestation eines stabilen Musters, das das Modell über einen langen Zeitraum aufzeigt? Ja, genau.