Diskussion zum Artikel "Schneller Handelsstrategie-Tester in Python mit Numba" - Seite 5
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Imho wäre es lohnenswert, diesen Widerspruch in Form von MOE neu zu formulieren. Es gibt zwei Modelle, die auf der Kompromisskurve zwischen Verzerrung und Streuung weit auseinander liegen. Aufgrund einer kleinen festen Anzahl von Parametern weist das TC-Modell eine Verschiebung in Richtung einer zunehmenden Verzerrung auf (lineare Regression ist ein gängiges Beispiel für MO), während das komplexe Modell im Gegensatz dazu eine Verschiebung in Richtung einer zunehmenden Varianz aufweist.
Wenn das einfachere Modell das tatsächliche Muster abbildet, ist es natürlich besser. Wenn keines der beiden Modelle das tatsächliche Muster erfasst, ist wiederum das einfachere besser - es ist schwieriger, den Fehler des komplexen Modells zu erkennen, weil es sich besser an das Rauschen anpassen kann. Dies ist die offensichtliche theoretische Antwort.
Wenn man es etwas praktischer betrachtet, dann bedeutet der zweite Punkt im Wesentlichen, dass man Modelle stapelt (mindestens zwei) - ein Modell bricht zusammen (auf der Suche nach Diskrepanzen) und das andere trifft Handelsentscheidungen. Es kann auch ein drittes Modell geben, das das Handelsmodell ein- und ausschaltet, usw. Stacking, wie es genannt wird, hat in MO den Ruf von "schwarzer Magie". In der Regel wird es von Gewinnern aller Arten von Wettbewerben verwendet, aber es gibt keine Theorie oder Rezepte dafür. Wenn Sie das Glück haben, ein funktionierendes Stacking zu finden, gut für Sie). Imho ist es im Allgemeinen sinnvoller, einfachere Modelle zu stapeln, als zu versuchen, alles in ein komplexeres Modell zu packen.
Ja, das Dekompositionsproblem muss gelöst werden, da unsere Reihen nicht stationär sind. Aber ich würde es nicht besonders betonen, denn es wird sowieso gelöst - entweder explizit oder implizit)
Also nennen wir es vorerst noch Magie, da wir keine sinnvollere Definition finden können :)
Ich bin darauf gestoßen, dass Stacking eine ziemlich knifflige Konstruktion aus mehreren Modellen ist, die überhaupt nicht dem ähnelt, was man normalerweise als Stacking bezeichnet. Ich weiß nicht, wie weit das akzeptiert ist.
Aus irgendeinem Grund fühle ich mich mit "Stacking" wohler, wahrscheinlich weil es ein "Stack" ist. Aber lassen Sie es "Stacking" sein, um der Einheitlichkeit willen.
Ich bin darauf gestoßen, dass das Abstecken eine ziemlich knifflige Konstruktion aus mehreren Modellen ist, die überhaupt nicht dem ähnelt, was man normalerweise als Abstecken bezeichnet. Ich weiß nicht, wie verbreitet es ist.
Aus irgendeinem Grund fühle ich mich mit "Stacking" wohler, wahrscheinlich weil es ein "Stack" ist. Aber lassen Sie es "Stacking" sein, um der Einheitlichkeit willen.
Std in einem Schiebefenster mit verschiedenen Zeiträumen, Standardzeitraum ist 20. Es kann sein, dass ich auf meinem Telefon etwas übersehen habe, ich bitte um Entschuldigung.
Wäre es nicht korrekter, z-score zu lesen?
Wäre es nicht korrekter, den z-Score zu berücksichtigen?
Ich weiß es nicht, was ist besser?
Ich weiß nicht, was besser ist.
Es ist ein normalisierter Wert
ist der normierte Wert
Fahren Sie fort, bis Sie die Idee verstanden haben.
Nun, die Standardabweichung in einem gleitenden Fenster mit festem Wert wird eine nicht normalisierte Schwankungsbreite haben, die von der Volatilität abhängt. Soweit ich weiß, wird hierfür in der Regel der z-Score verwendet, da es sich um einen normierten Wert handelt. Das ist das Ende der Überlegungen )
Nun, die Standardabweichung in einem gleitenden Fenster mit festem Wert wird eine nicht normalisierte Schwankungsbreite haben, die von der Volatilität abhängt. Soweit ich weiß, wird zu diesem Zweck in der Regel der z-Score verwendet, da er ein normalisierter Wert ist. Das ist das Ende der Überlegungen )
Verstanden, ich nehme Min/Max über die gesamte verfügbare Historie und setze sie als Grenzen, dann unterteile ich sie bei jeder Iteration des Optimierers in zufällige Bereiche. Sie können auch zscore tun. Ich dachte, eine solche Normalisierung könnte besser für den Optimierer sein (loswerden von kleinen Werten mit einer großen Anzahl von Nullen nach dem Komma), aber ich glaube nicht, dass es sein sollte.