Discusión sobre el artículo "Sistema secuencial de Tom DeMark (TD SEQUENTIAL) con uso de inteligencia artificial" - página 7
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Sí, mi salida está mirando hacia adelante.
Está claro, he descrito anteriormente que no sólo debe mirar hacia adelante, pero no se superponen con las señales, el modelo es un simple Knn (método de los vecinos más cercanos), y todo está todavía bajo una gran pregunta debido a la falta de datos y algoritmo desconocido para obtener el objetivo.
El objetivo es simple, si la señal anterior tiene un beneficio positivo incluyendo el spread, marcamos 1 si es negativo, entonces 0. El trabajo va de señal en señal, y no importa lo que será la próxima señal, para comprar o vender, lo principal que la señal tenía un beneficio, si estábamos operando puramente en la estrategia en el azul comprado en el rojo vendido.
Apuntar es sencillo, si la señal anterior tiene un beneficio positivo incluyendo spread, marcamos 1 si es negativo, marcamos 0. El trabajo va de señal en señal, y no importa cual será la siguiente señal, comprar o vender, lo principal que la señal haya tenido un beneficio, si estuvieramos operando puramente por estrategia en azul comprado en rojo vendido.
Bueno, en general en una muestra tan pequeña Knn con diez vecinos más cercanos, da casi 58% de precisión, en la prueba en no-muestreo)))). ¡Así que o el objetivo tiene un poco de retourn pasado o fichas, o es un grial!
¿Qué quieres decir con pasado retourned? No entiendo un poco.... ¿Cómo se hace esto?
Cuando aparece una señal, las variables indicadoras de entrada se escriben en el tamaño de la ventana, es decir, miramos al pasado. La variable de salida se toma del futuro. Es decir, no conocemos el resultado de la última señal hasta que aparece la siguiente.
Sólo la información de entrada se utiliza de tal manera que es la razón del precio, por lo que aquí hay peces.
¿Qué quieres decir con "pasado retourned"? Estoy un poco confundido.... ¿cómo se hace?
Cuando aparece una señal, las variables indicadoras de entrada se escriben en el tamaño de la ventana, es decir, miramos al pasado. La variable de salida se toma del futuro. Es decir, no conocemos el resultado de la última señal hasta que aparece la siguiente.
Sólo la información de entrada se utiliza de tal manera que es la razón del precio, por lo que aquí hay peces.
Dependiendo de cómo cuente la vuelta o el incremento del precio, puede engañarse, es necesario que las vueltas no se "solapen", por ejemplo, si cuenta la vuelta por parámetros internos de la vela (Cierre-Apertura)/Apertura, entonces dos vueltas vecinas son independientes y puede por ejemplo N retornos como fixtures, y N+1signo como objetivo, pero si se cuentan los retornos entre velas (Close(t-1)- Close(t))/Close(t-1), entonces no se puede utilizar N+1 retorno como objetivo, porque se cruza con el N-ésimo, es necesario tomar N+2-ésimo.
Bueno, si hay intersecciones, se puede obtener antirreal scor. Debes comprobarlo en un objetivo no dependiente, para que no interfiera el pasado, entonces el resultado será limpio.
datos.zip
¿Qué es este conjunto de datos, si no es un secreto? ¿Cómo lo construiste? Obtuve 67% en la prueba, ¿eso es bueno o malo?
Bueno, supongo que más de 50 es bueno. Pero el conjunto de datos está sesgado. Cuando esté equilibrado en salida (igual número de unos y ceros) entonces los resultados del probador coincidirán con tus comprobaciones.
Dependiendo de cómo cuente la rentabilidad o el incremento del precio, puede engañarse, es necesario que las rentabilidades no se "solapen", por ejemplo, si cuenta las rentabilidades según los parámetros internos de la vela (Cierre-Apertura)/Apertura, entonces dos rentabilidades vecinas son independientes y puede por ejemplo N retornos como fijos, y N+1signo como objetivo, pero si se cuentan los retornos entre velas (Cierre(t-1) -Cierre(t))/Cierre(t-1), entonces ya no se puede utilizar N+1 retorno como objetivo, porque se cruza con el N-ésimo, es necesario tomar N+2-ésimo.
Bueno, si hay intersecciones, puedes obtener scor anti-real. Debes comprobarlo en un objetivo no dependiente, para que no interfiera el pasado, entonces el resultado será limpio.
Eso es un poco exagerado. No tengo ninguna interferencia. Me aseguro de que la recogida de datos sea limpia. Tu ejemplo se aplica en primer lugar a los sistemas de previsión. Pero por el bien del argumento, diría que tu comentario es bastante apropiado. Se refiere a la sección sobre la pureza de la recogida de datos. Si cometes un pequeño error, los resultados serán radicalmente distintos y no se corresponderán con la realidad.