Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 582
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Aprendí que el aprendizaje automático utiliza una cosa llamada construcción de características. No se puede llegar lejos sólo con el precio. El atributo en nuestro caso es una función del precio. La cuestión es qué funciones utilizar. El simple hecho de recorrer los indicadores con diferentes parámetros no es una opción. Me interesan los materiales sobre este tema. Google suele producir mucha basura, o más bien no da nada sobre el tema. He buscado en Runet. Tal vez alguien conozca los materiales sobre el tema.
PS. Hay que empezar desde el principio. Cuando hayas aprendido a construir signos no al azar, podrás pasar a su selección.
Buena suerte y a seguir leyendo.
Maxim, ¿lees con atención los posts deVizard_? Este tipo hace cosas geniales - mira mi hilo.
Deberías ver esto, esto, esto y quizás esto.
Buena suerte y a seguir leyendo.
Lo he leído todo, el problema es que la importancia de las características varía mucho de una muestra a otra, y todas estas manipulaciones son buenas para el análisis estadístico y no para el trading real
En otras palabras, una simple optimización.
Lo siento :D
Maxim, ¿lees con atención los posts deVizard_? Este tipo hace cosas geniales - mira mi hilo.
sí, pero es tan excelente que no me canso de verlo a estas alturas :) + escribió que es imposible ganar más del 20% anual... Supongo que siempre hay que empezar con esas afirmaciones y luego entrar en detalles :)
Mira esto, esto, esto y quizás esto.
Buena suerte y a seguir leyendo.
Me di cuenta de que no podía encontrar una respuesta a mi pregunta. Donde he podido leer, dicen que es un arte. El problema es que hay muchos indicadores y aún más parámetros que se pueden establecer. ¿Debo probar todas las combinaciones posibles con el método de búsqueda? No sé cómo hacerlo. No sé cómo hacerlo. Todavía hay que crear reglas de selección iniciales y después hay que trabajar con los indicadores seleccionados por el método de selección de características.
Lo he leído todo, el problema es que la importancia de las características varía mucho de una muestra a otra,
¿Estás seguro de que las señales existen? O, por ejemplo, puede haber muchos diferentes. Naturalmente, en este caso, no podrá recogerlos con una búsqueda y combinaciones, y la única manera es que el sistema los determine por sí mismo. Desde este punto de vista, buscar ciertos predictores y sus combinaciones parece una locura (bueno, siempre los encontraremos con éxito en la historia, claro)).
Sólo veo un camino: el sistema tiene que identificar este conjunto de atributos por sí mismo durante el entrenamiento, y no para ti, sino para sí mismo. Y nuestra tarea consiste únicamente en preparar los datos para el entrenamiento. La única tarea de esta preparación es indicar al sistema algunos datos a priori, reduciendo así el campo de aplicabilidad del sistema. O, en otras palabras, cortar los intervalos en los que las transacciones son claramente inapropiadas.
Sólo debemos exponer claramente el problema, pero no tratar de resolverlo por el sistema. En mi opinión, es demasiado complicado para intentar resolverlo con la fuerza bruta.
Me gustaría señalar que ada da mejores resultados que rf: ambos son más precisos y menos propensos al sobreentrenamiento. Y deberías usar ada, no rf.
Así que no se trata sólo de amontonar cosas.
GARCH es demasiado complicado. Hasta ahora he hecho mi camino a través de ARIMA, y también GARCH y distribución.
SanSanych nos llevó a los densos bosques al azar y nos dejó allí, y ahora dice que no había necesidad de ir al bosque en absoluto. Bueno, como Susanin.
Y estaba a punto de hacerlo).
¿Estás seguro de que las señales existen? O, por ejemplo, puede haber muchos diferentes. Naturalmente, en este caso, no podrá recogerlos con una búsqueda y combinaciones, y la única manera es que el sistema los determine por sí mismo. Desde este punto de vista, buscar ciertos predictores y sus combinaciones parece una locura (bueno, siempre los encontraremos con éxito en la historia, claro)).
Sólo veo un camino: el sistema tiene que identificar este conjunto de atributos por sí mismo durante el entrenamiento, y no para ti, sino para sí mismo. Y nuestra tarea consiste únicamente en preparar los datos para el entrenamiento. La única tarea de esta preparación es indicar al sistema algunos datos a priori, reduciendo así el campo de aplicabilidad del sistema. O, en otras palabras, cortar los intervalos en los que las transacciones son claramente inapropiadas.
Sólo debemos exponer claramente el problema, pero no tratar de resolverlo por el sistema. En mi opinión, es demasiado complicado como para intentar resolverlo por fuerza bruta.
Nunca estoy seguro de nada :)
Bien, digamos que la característica principal es el precio en sí. Nuestra tarea (digamos, la clasificación) es encontrar tal combinación de compra/venta, que sería estable en la historia y daría beneficio, ¿verdad? y el correspondiente a estos oficios backround en la forma de algún patrón. Al mismo tiempo, usted, por ejemplo, utiliza un determinado conjunto de funciones (unas 20). ¿Y cómo hacer que el propio sistema seleccione estos atributos?
En esencia, se trata de una simple tarea de optimización sin posibilidad de "inteligencia artificial". Tengo muchas versiones de estos sistemas, ayer terminé la última. El resultado es el mismo: un rendimiento inestable fuera de la muestra, y la capacidad de lograr casi el 100% de precisión en el aprendizaje, y cualquier precisión (a elegir), pero la reducción de la precisión no dice menos sobreentrenamiento. Y no es necesario utilizar R y complejos modelos abstrusos, el resultado será exactamente el mismo.
sí, pero es tan superior que no lo arrastraré en este momento :) + escribió que es imposible ganar más del 20% anual... Supongo que siempre hay que empezar con esas afirmaciones y luego profundizar en los detalles :)
Nunca estoy seguro de nada :)
Bien, digamos que el atributo principal es el precio en sí. Nuestra tarea (digamos que las clasificaciones) es encontrar una combinación de compra/venta tal, que sea estable en la historia y dé beneficios, ¿no? Al mismo tiempo, usted, por ejemplo, utiliza un determinado conjunto de funciones (unas 20) ¿Cuál es la razón? ¿Y cómo hacer que el sistema seleccione estos atributos?
¿De dónde has sacado eso? ¿De dónde lo has sacado?
No utilizo signos para el sistema. Sólo utilizo signos para cortar zonas de la serie temporal (y de la formación y del funcionamiento), donde no es necesario analizar nada en absoluto.
El propio NS mastica las series temporales directamente.
Ya he escrito e incluso citado un libro -NS realiza tareas muy especializadas en combinación con los métodos habituales.