Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 463
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¡Hola a todos los guerreros invisibles!
¿Aún no ha hecho nadie un robot de forex de red neuronal?
Creo que ya lo hice. Pero en forma de robot multidivisa.
Calcula para comprar dólares y vender euros.
Todo el mundo tiene ya un robot de red neuronal, mientras que los que no lo tienen se entretienen con la esperanza.
¿Puede demostrar los cálculos?
¿O tienes más dinero que el banco central?No entiendo por qué estáis tan entusiasmados con GARCH.
¿Alguien tiene resultados sobre GARCH?
En este punto, puedo volver a poner enlaces (publicados en este hilo) a cientos de publicaciones sobre la aplicación de GARCH en los mercados financieros, incluido el forex.
Y qué puedes, bueno, aparte de palabras vacías...
PS.
Tengo un EA en funcionamiento en el que parte de la toma de decisiones es un bosque aleatorio.
Hace un año invité a PAMM con este asesor - silencio.
Así que nos aprovisionamos de trapos y en un trapo, tranquilamente, sin un foro.
ISP
GARCH es como todo lo demás - es un hobby para mí, nadie lo entenderá. Lo he dominado, como si hubiera conseguido algo más en la vida. Luego MO, luego artículos, luego asesores, luego un libro.... Y así vivo mi vida y doy consejos a todo el mundo. De lo contrario, toda la masa, la masa.... son miserables.
No entiendo por qué estáis tan entusiasmados con GARCH.
¿Alguien tiene resultados sobre GARCH?
En este punto, puedo volver a poner enlaces (publicados en este hilo) a cientos de publicaciones sobre la aplicación de GARCH en los mercados financieros, incluido el forex.
Y qué puedes, bueno, aparte de palabras vacías...
PS.
Tengo un EA en funcionamiento en el que parte de la toma de decisiones es un bosque aleatorio.
Hace un año invité a PAMM con este asesor - silencio.
Así que nos aprovisionamos de trapos y en un trapo, tranquilamente, sin un foro.
ISP
GARCH es como todo lo demás - es un hobby para mí, nadie lo entenderá. Lo he dominado, como si hubiera conseguido algo más en la vida. Luego MO, luego artículos, luego asesores, luego un libro.... Y así vivo mi vida y doy consejos a todo el mundo. De lo contrario, toda la masa, la masa.... son miserables.
Estas son las fórmulas
https://basegroup.ru/community/glossary/garch-mod
Empiece una rama y trabaje en ella. Hay mucho que trabajar. Confía en mí. Pero tienes que trabajar con la cabeza, no con carreras ociosas sin sentido en tu querida R.
Ponte a trabajar, y luego, ya sabes, vendrá gente con conocimientos.
Estas son las fórmulas
https://basegroup.ru/community/glossary/garch-mod
Empiece una rama y trabaje en ella. Hay mucho que trabajar. Confía en mí. Pero tienes que trabajar con la cabeza, no con carreras ociosas sin sentido en tu querida R.
Empiecen a trabajar y luego, ya verán, vendrá gente entendida.
Esto es un juego de niños. Hay publicaciones mucho más serias con resultados en pares de divisas reales.
Estamos hablando de un trabajo tonto sobre los parámetros de ajuste. Hay tres grupos de ellos:
Cada uno de ellos tiene alguna variación. Una vez que encajas bien en un grupo, no puedes encajar en otro.
Sólo hay que trabajar, que es lo que yo hago.
Entender el sobreajuste: un meme inexacto en el aprendizaje supervisado
Buen artículo, yo también lucho con el sobreajuste de modelos de forma similar.
Pero para forex divido los datos a rastrear/probar no al azar, sino por trozos consecutivos.
Por ejemplo, si una tabla tiene 100 filas, entonces con 10 faltas entreno diez modelos -
1) formación en las filas 11-100; prueba en las filas 1-10
2) formación 1-10 y 31-100; prueba 11-20
3) formación 1-20 y 41-100; prueba 21-30
etc.
Como resultado, los resultados de las pruebas se combinan en un vector que comparo con los valores requeridos
He aquí un ejemplo en atache.
Cuantas más faltas de validación cruzada haya, mejor, pero se gastaría más tiempo en crear modelos.
Buen artículo, yo también lucho con los modelos overfits de manera similar.
Pero para forex divido los datos en entrenamientos/pruebas no al azar, sino por trozos consecutivos.
Por ejemplo, si una tabla tiene 100 líneas, entonces con 10 faltas entreno diez modelos -
1) entrenamiento en las líneas 11-100; prueba en las líneas 1-10
2) entrenamiento 1-10 y 31-100; prueba 11-20
3) entrenamiento 1-20 y 41-100; prueba 21-30
etc.
Como resultado combino los resultados de las pruebas en un vector, que luego comparo con los valores requeridos
He aquí un ejemplo en atache.
Cuantas más faltas de validación cruzada haya, mejor, pero también se gastará más tiempo en crear modelos.
Lo que no me gusta de MO es que no tiene en cuenta los matices del cociente de entrada. Lo más importante es separar los predictores de ruido de los predictores relevantes para el objetivo. Esto ignora completamente las características estadísticas de los datos de entrada. He escrito sobre ello muchas veces y lo sabes tan bien como cualquiera del foro. No escribo sobre ello para ti, sino para otras personas.
Me atrae mucho la idea de GARCH: las series temporales no estacionarias no son predecibles. Así que empezamos a identificar los no estacionarios en la serie temporal original y los modelamos.
Nos diferenciamos - mucho mejor que la serie original.
Quedan:
Empecemos a modelar. Hay directamente tres piezas independientes en rugarch: la tendencia, GARCH (volatilidad) y la distribución de esta volatilidad.
Creo que hay algo en este enfoque. Y es sorprendente que el número de publicaciones sobre GARCH para series financieras sea enorme en comparación con MO. ¿Por qué?
Esto es un juego de niños. Hay publicaciones mucho más serias con resultados en pares de divisas reales.
Estamos hablando de un trabajo tonto de ajuste de los parámetros. Hay tres grupos de ellos:
Cada uno de ellos tiene alguna variación. Una vez que encajas bien en un grupo, no puedes encajar en otro.
Sólo hay que trabajar en ello, que es lo que yo hago.
Verás... inmediatamente lo descartas como un "juego de niños"... Pero esto es sólo una fijación de fórmulas, nada más, sin ningún "balbuceo".
Pero luego mencionas algunas "publicaciones mucho más serias con resultados en pares de divisas reales". Pero no les has sacado ningún provecho. Dicho esto, ya has entendido que estos "mucho más serios" son sólo un ajuste tonto. Esta comprensión es ya un buen resultado, y un signo de progreso en el camino del conocimiento.
Te digo que enciendas la cabeza y trabajes con ella para salir de estos marcos "mucho más serios", en lugar de correr en círculos, fijados en "mucho más serios".
Verás... inmediatamente lo descartas como "balbuceo infantil"... Pero esto es sólo una fijación de fórmulas, nada más, sin ningún "balbuceo".
Pero luego mencionas algunas "publicaciones mucho más serias con resultados en pares de divisas reales". Pero no les has sacado ningún provecho. Dicho esto, ya has entendido que estos "mucho más serios" son sólo un ajuste tonto. Esta comprensión es ya un buen resultado, y un signo de progreso en el camino del conocimiento.
Te digo que enciendas la cabeza y trabajes con ella para salir de estos marcos "mucho más serios", en lugar de correr en círculos, fijándote en lo "mucho más serio".
¡Oleg!
Antes escribías cosas serias, pero ahora de alguna manera, bueno, nada.
Lo siento.
¡Oleg!
Antes escribías cosas serias, pero ahora es así, bueno, nada.
Lo siento.
Por lo visto, no has jugado lo suficiente, no has corrido en círculos todavía...
Me hace llorar...
No me digas :) Alto índice de rechazo. Mis requisitos son prohibitivos para muchos, trabajo por Larry Williams, Larry no tiene operaciones perdedoras, en ML esto no se puede lograr, pero se puede lograr mediante la comprensión de las motivaciones de los diferentes grupos de inversores con diferentes horizontes de comercio, para esto necesito ML, hay muchos estudiantes, pero no todos quieren trabajar, he tratado de coaccionar al ganador, pero se resiste hasta ahora, esto es temporal.