Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 801
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He calculado la capacidad de predicción de 23 predictores para 12 pares de divisas basándome en la diferencia de distribuciones para el maestro, con una predicción correcta el beneficio sería de más de 50 pips.
Los resultados son los siguientes:
1. La capacidad de predicción de los mismos predictores para diferentes pares de divisas es diferente.
2. La capacidad de predicción de diferentes predictores para un par de divisas puede diferir en dos órdenes de magnitud
3. La capacidad de predicción cambia cuando la ventana se mueve. A medida que la ventana se desplaza por encima de las 500 barras, la estadística de variabilidad de la capacidad de predicción se estabiliza
4. La pendiente del poder predictivo obtenido al mover la ventana varía desde valores inferiores al uno por ciento hasta más del 100 por ciento. Además, los predictores "malos" (con gran sko) son siempre malos, y los "buenos" son siempre buenos.
5. Se estudiaron doce pares de divisas. Tres de ellos son inútiles: no hay buenos predictores para mi variable objetivo entre los 23 utilizados.
6. Para un mismo par de divisas, el poder predictivo de los largos y los cortos es radicalmente diferente.
¿Cuáles?
¿Cuáles?
En principio, no importa, ya que los pares que se enumeran a continuación son irremediables para MIS predictores y MI variable objetivo. Estos son H1: EURCAD, GBPJPY, USDCHF
Es muy posible que haya otros conjuntos de predictores en estos pares que tengan un poder predictivo aceptable para una variable objetivo diferente.
He calculado la capacidad de predicción de 23 predictores para 12 pares de divisas basándome en la diferencia de distribuciones para el maestro, con una predicción correcta el beneficio sería de más de 50 pips.
Los resultados son los siguientes:
1. La capacidad de predicción de los mismos predictores para diferentes pares de divisas es diferente.
2. La capacidad de predicción de diferentes predictores para un par de divisas puede diferir en dos órdenes de magnitud
3. La capacidad de predicción cambia cuando la ventana se mueve. A medida que la ventana se desplaza por encima de las 500 barras, la estadística de variabilidad de la capacidad de predicción se estabiliza
4. La pendiente del poder predictivo obtenido al mover la ventana varía desde valores inferiores al uno por ciento hasta más del 100 por ciento. Además, los predictores "malos" (con gran sko) son siempre malos, y los "buenos" son siempre buenos.
5. Se estudiaron doce pares de divisas. Tres de ellos son inútiles: no hay buenos predictores para mi variable objetivo entre los 23 utilizados.
6. Para el mismo par de divisas, la capacidad de predicción de los largos y los cortos es radicalmente diferente.
Maxim Dmitrievsky Me han interesado tus posts sobre el aprendizaje por refuerzo. Tomé notas para mí. Ahora por fin voy a reunir fuerzas y terminar mi experimento con la programación genética. Y entonces veré. El enfoque de la GP para el comercio tiene algo en común con el aprendizaje reforzado en el sentido de que no hay variables objetivo predefinidas. Debemos decidir sobre la biblioteca de GP. Lo principal es tener una documentación normal para ello y hacer un probador de estrategias. No he encontrado ninguno bueno. No voy a exponer el código. No voy a publicar el código y no voy a compartir todos los entresijos si es que los hay. Esto no es una buena idea.
sí, vi tus posts en otro sitio (al principio) sobre los AG, pero luego algo así y se me olvidó
Así que entendí que era una programación automática con GA. El tema se aproxima a la RL, pero esta última tiene sus propias ventajas, por ejemplo, la convergencia garantizada a un óptimo global, a diferencia del AG, + no está muy claro cómo aportar NS
Para ser honesto, no entiendo realmente en qué se diferencia de la optimización de bots usando GA. Tendré que leerlo con más atención.
En principio, no importa, ya que los pares que se enumeran a continuación son irremediables para mis predictores y mi variable objetivo. Estos son H1: EURCAD, GBPJPY, USDCHF
Es totalmente posible que haya otros conjuntos de predictores en estos pares que tengan un poder predictivo aceptable para otra variable objetivo.
Ya veo el punto. Ya veo, gracias.
Por supuesto que es posible.
sí, vi tus posts en otro sitio (al principio) sobre los GA, pero luego algo así y se me olvidó
Así que entendí que era una programación automática con GA. El tema se aproxima a la RL, pero esta última tiene sus propias ventajas, por ejemplo, la convergencia garantizada a un óptimo global, a diferencia del AG, + no está muy claro cómo aportar NS
Para ser honesto, no entiendo realmente en qué se diferencia de la optimización de bots usando GA. Tendré que leerlo con más atención.
He calculado la capacidad de predicción de 23 predictores para 12 pares de divisas basándome en la diferencia de distribuciones para el maestro, que si se predice correctamente daría lugar a un beneficio de más de 50 pips.
Los resultados son los siguientes:
1. La capacidad de predicción de los mismos predictores para diferentes pares de divisas es diferente.
2. La capacidad de predicción de diferentes predictores para un par de divisas puede diferir en dos órdenes de magnitud
3. La capacidad de predicción cambia cuando la ventana se mueve. A medida que la ventana se desplaza por encima de las 500 barras, la estadística de variabilidad de la capacidad de predicción se estabiliza
4. La pendiente del poder predictivo obtenido al mover la ventana varía desde valores inferiores al uno por ciento hasta más del 100 por ciento. Además, los predictores "malos" (con sko alto) son siempre malos, y los "buenos" son siempre buenos.
5. Se estudiaron doce pares de divisas. Tres de ellos son inútiles: no hay buenos predictores para mi variable objetivo entre los 23 utilizados.
6. La capacidad de predicción de los largos y los cortos es radicalmente diferente para el mismo par de divisas.
En cuanto al punto 1, puedo sugerir que he seleccionado incorrectamente factores comunes aceptables para diferentes instrumentos para los predictores.
En cuanto al punto 2, se deduce del error del punto 1.
En el punto 3, lo más probable es que no se tenga en cuenta la estructura de la onda.
Es interesante que a partir del punto 3 podamos suponer que 500 es el límite inferior del tamaño de la muestra de entrenamiento
Todas las cifras que he dado se refieren sólo a mí, no se pueden generalizar, aunque 500 para H1 es algo menos que una semana.
Y respecto al punto 6, a qué diferencia te refieres, si por predictores, entonces no está claro cómo concuerda con el hecho de que los largos y los cortos son de hecho señales inversamente proporcionales.
Yo tampoco lo entiendo, pero es un hecho.
¡Hola chicos!
¿Ya está listo el bot de IA?
¿Y cómo se negocia?
Sólo me preguntaba.
p.d. e indique la dirección de su casa...