Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1575
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Esto es una mierda, seguro. No habrá suficiente muestreo con esta frecuencia de transacciones
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Soy de la opinión de que en los juegos con información incompleta y resultados probabilísticos, y por tanto con estrategias probabilísticas, esta misma naturaleza probabilística DEBE tenerse en cuenta para determinar la calidad de las estrategias.
En otras palabras, para determinar lo cerca que está el resultado del jugador en la muestra actual de su resultado en la muestra infinita, el tamaño de la muestra actual debe ser tal, que la desviación del resultado con una probabilidad de, digamos, el 95% sea menor que, digamos, el 10% (cualquiera que sea el número que se establezca). No hay otra forma de estimarlo. Se calcula mediante métodos estadísticos. Solía calcularlo, si necesito buscarlo.
Llegué a la conclusión de que si la estrategia se basa en patrones estables, debería funcionar en otros mercados de naturaleza similar. Así aumentamos el impulso hacia adelante al menos varias veces. Si una estrategia a largo plazo no puede funcionar en otros mercados, entonces no es una estrategia a largo plazo, sino una adaptación a algo. Otra cosa es que este ajuste pueda dar beneficios durante mucho tiempo, por suerte.
Soy de la opinión de que en los juegos con información incompleta y resultados probabilísticos, y por tanto con estrategias probabilísticas, esta misma naturaleza probabilística DEBE tenerse en cuenta para determinar la calidad de las estrategias.
En otras palabras, para determinar lo cerca que está el resultado del jugador en la muestra actual de su resultado en la muestra infinita, el tamaño de la muestra actual debe ser tal, que la desviación del resultado con una probabilidad de, digamos, el 95% sea menor que, digamos, el 10% (cualquiera que sea el número que se establezca). No hay otra forma de estimarlo. Se calcula mediante métodos estadísticos. Solía calcularlo, si necesito buscarlo.
Llegué a la conclusión de que si la estrategia se basa en patrones estables, debería funcionar en otros mercados de naturaleza similar. Así aumentamos el impulso hacia adelante al menos varias veces. Si una estrategia a largo plazo no puede funcionar en otros mercados, entonces no es una estrategia a largo plazo, sino una adaptación a algo. Otra cosa es que este ajuste pueda dar beneficios durante mucho tiempo, como la suerte lo quiera.
Tenemos una muestra de 13 años, desde el 01.01.2007 para un TF para los 28 pares de divisas
Sobre la base de esta muestra de acuerdo con un patrón estrictamente especificado hacemos sintéticos (combinaciones de estas monedas), que, siendo observados durante algún tiempo, después del período de observación, se comportan, digamos, de una manera bastante determinada después de algún tiempo
este "algún tiempo" resulta ser bastante largo, digamos, hasta 10 meses
en este caso resulta en promedio sólo 1,5-2 puntos de entrada por mes, o casi 2 veces más, si tomamos el marco de tiempo 2 veces menos )) etc.
por supuesto, puede esperar 2 veces 10 meses para realizar una prueba de avance real
10 para ser exactos, ya que los 10 meses anteriores a este mensaje no caben en la muestra debido a las condiciones de muestreo
entonces tendríamos en realidad 2 periodos de 10 meses - el primero desde "menos 10 meses hasta ahora" y el segundo "desde ahora hasta más 10 meses"
¿Por qué la pregunta?
Porque me parece que ni siquiera una prueba tan adelantada responderá a la pregunta sobre el sobreentrenamiento del sistema
No es que estemos ajustando los resultados a la "última parte" de la muestra.
aunque es probable que el mercado en ese período de 10-12 meses bien puede comportarse de acuerdo con algunas tendencias globales, que pueden cambiar fácilmente, incluso después del final del período de observación, digamos, después de la elección de Trump (justo en el 20 de noviembre)
Por supuesto, se puede intentar que el mismo bosque aleatorio encuentre una solución similar, pero no el hecho de que la encuentre, ya que todavía no está claro "qué meter"...
tenemos una muestra de 13 años, desde el 01.01.2007 para un TF para los 28 pares de divisas
Sobre la base de esta muestra según un patrón estrictamente especificado hacemos sintéticos (combinaciones de estas monedas) que, siendo observables durante algún tiempo, después del período de observación se comportan, digamos, de forma bastante definitiva después de algún tiempo
este "algún tiempo" resulta ser bastante largo, digamos - hasta 10 meses
En este caso, sólo hay una media de 1,5-2 puntos de entrada al mes, o casi 2 veces más si se toma un TF 2 veces menos)) etc.
por supuesto, es posible esperar 2 veces 10 meses cada una para hacer una prueba de avance justa
más exactamente 10 meses, porque los 10 meses anteriores a este mensaje no encajan en la muestra debido a las condiciones de muestreo
entonces tendríamos en realidad 2 periodos de 10 meses - el primero desde "menos 10 meses hasta ahora" y el segundo "desde ahora hasta más 10 meses"
¿Por qué la pregunta?
Porque me parece que ni siquiera una prueba tan adelantada responderá a la pregunta sobre el sobreentrenamiento del sistema
No es que estemos ajustando los resultados a la "última parte" de la muestra.
aunque es posible que durante 10-12 meses el mercado se comporte de acuerdo con algunas tendencias globales, que pueden cambiar fácilmente, incluso después del final del período de observación, digamos, después de la elección de Trump (justo en noviembre del 20).
Por supuesto, se podría intentar forzar el mismo bosque aleatorio para que encuentre una solución similar, pero no es seguro que la encuentre, ya que aún no está claro "qué meter"...
Depende de cuántos parámetros libres tenga el sistema. Por ejemplo, si hay 2-3 parámetros y todas las señales son independientes, entonces podemos prescindir de cualquier avance, es decir, habrá cierta confianza estadística. Pero si las señales son muy pocas, entonces no se puede sacar ninguna conclusión, entonces se puede pensar si hay un patrón real detrás de estas señales y analizarlo.
El bosque no es más que un memorizador con un gran número de parámetros: no dará ninguna respuesta.
tenemos una muestra de 13 años, desde el 01.01.2007 para un TF para los 28 pares de divisas
Sobre la base de esta muestra según un patrón estrictamente especificado hacemos sintéticos (combinaciones de estas monedas) que, siendo observables durante algún tiempo, después del período de observación se comportan, digamos, de forma bastante definitiva después de algún tiempo
este "algún tiempo" resulta ser bastante largo, digamos - hasta 10 meses
en este caso, resulta ser de media sólo 1,5-2 puntos de entrada al mes, o casi 2 veces más si se toma un TF 2 veces menor), etc.
por supuesto, es posible esperar 2 veces 10 meses cada una para hacer una prueba de avance justa
más exactamente 10 meses, porque los 10 meses anteriores a este mensaje no encajan en la muestra debido a las condiciones de muestreo
entonces tendríamos en realidad 2 periodos de 10 meses - el primero desde "menos 10 meses hasta ahora" y el segundo "desde ahora hasta más 10 meses"
¿Por qué la pregunta?
Porque me parece que ni siquiera una prueba tan adelantada responderá a la pregunta sobre el sobreentrenamiento del sistema
No es que estemos ajustando los resultados a la "última parte" de la muestra.
aunque es probable que durante ese período de 10-12 meses el mercado se comporte de acuerdo con algunas tendencias globales, que pueden cambiar fácilmente, incluso después del final del período de observación, digamos, después de la elección de Trump (justo en noviembre del 20)
Por supuesto, se podría intentar forzar el mismo bosque aleatorio para que encuentre una solución similar, pero no es seguro que la encuentre, ya que aún no está claro "qué meter"...
Algo me dice que así se encuentran las tendencias fundamentales. Y como tú mismo has llegado a la conclusión de que sí, podría terminar en un año o dos, o mañana. Es lo de siempre. Si su sistema da esas entradas raras, entonces no hay nada que hacer más que confiar en él, habiendo analizado y determinado previamente (como ya ha señalado Maxim) los patrones, ya sean contradictorios y aleatorios.
https://www.youtube.com/watch?v=aX887X3lAc0&t=677s
vídeo útil y el propio canal, tal vez alguien entienda el mensaje...
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¿por qué hay que anunciar los cursos?
Depende de cuántos parámetros libres tenga el sistema. Por ejemplo, si hay 2-3 parámetros y todas las señales son independientes, entonces se puede prescindir de cualquier avance, es decir, habrá cierta confianza estadística. Pero si las señales son muy pocas, entonces no se puede sacar ninguna conclusión, entonces se puede pensar si hay un patrón real detrás de estas señales y analizarlo.
El bosque es sólo un memorizador con un gran número de parámetros, no dará ninguna respuesta.
Bueno, en general podemos decir que sí, que sólo hay 2-3 parámetros, uno de los cuales es alguna cantidad matemática ampliamente conocida ))), el segundo es la distancia del punto final de observación (duración de una operación - orden abierta) y el tercero es el valor del periodo de observación más un parámetro más pero que es constante y no depende de los tres primeros
la segunda es constante y no depende de la tercera, pero puede ser diferente en distintos plazos
El tercero es de longitud variable (varía en algún rango "desde" y "hasta")