Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2805
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¿Estás seguro de que está seleccionando aleatoriamente los priors? No estaba catbustando, estaba mirando el código de ejemplos básicos de bousting. Ahí se usan todos los predictores. Es decir, se toma el mejor. El correlacionado será el siguiente, pero ligeramente peor. Pero en algunos otros niveles de división o en árboles de corrección, otro de los predictores correlacionados puede ser mejor.
Hay un parámetro separado que permite tomar sólo parte de los predictores para la estimación - se toma aleatoriamente - aumenta el número de árboles modelo, pero en teoría acelera el entrenamiento.
Estaría seguro si hubiera analizado su código, así que sólo hablo de lo que declararon - hay una pequeña posibilidad de que haya malinterpretado a los desarrolladores.
Así que de lo que están hablando es de añadir aleatoriedad a la evaluación de las divisiones, haciendo esto han mejorado el aprendizaje.
Que hay preprocesamiento para eliminar predictores correlacionados - no he oído hablar de eso.
Estoy de acuerdo en que otro predictor puede ser mejor o más útil, pero mi objetivo es entrenar tantos modelos diferentes como sea posible. Quiero que aprendan algo.
Pues lánzame un par de fórmulas informativas para que las pruebe.
No lo entiendo, ¿te lo tiro a ti o al dataset? Si es en dataset, ¿qué relación tiene con agrupar similares o correlación, porque el objetivo no interviene en este proceso?
No lo entiendo, ¿se lo tiro a usted o al dataset? Si es en el conjunto de datos, ¿qué tiene que ver con la agrupación por similitud o la correlación, ya que el objetivo no participa en este proceso?
formulas para calcular buenas fiches para reproducir en python y mql. Yo mismo recogeré las etiquetas.
solo para mirar, porque solo uso incrementos.
Puedo subir bots para ellos después del entrenamiento.A veces es útil superponer un gráfico de saldos (azul) a un gráfico de precios (naranja)
En este caso se ve claramente, por ejemplo, que el modelo lleva 10 años ganando sólo en un mercado bajista
El modelo más refinado también aprende a ganar sobre todo en las caídas, pero gana menos en las subidas y las consolidaciones. Como el mercado ha estado cayendo durante los 10 años, la muestra de entrenamiento está sesgada.
¿Se basa el precio en el principio de los deltas entre las operaciones de cierre y apertura o se trata de algún tipo de racionamiento temporal?
¿Se basa el precio en el principio de los deltas entre el cierre y la apertura de una operación o se trata de algún tipo de racionamiento temporal?
sí, en el momento de las operaciones es fijo
fórmulas para calcular buenas fichas para reproducir en python y mql. Yo mismo recogeré las fichas.
solo para mirar, porque solo uso incrementos.
Puedo cargar bots en ellos después del entrenamiento.Usted sabe que la "bondad" de una característica está determinada por su objetivo.
He descrito el principio de la creación antes. El código en MQL5 es todo en MQL5, y no se trata de ninguna conversión a través de una función - no es posible dar una fórmula.
Por ejemplo, a menudo se selecciona la hora de inicio del segmento actual ZZ(48).
Ya sabes que la "bondad" de una característica viene determinada por el objetivo.
He descrito el principio de la creación antes. El código en MQL5 es todo en MQL5, y no se trata de ninguna conversión a través de una función - es imposible dar una fórmula.
Por ejemplo, a menudo se selecciona la hora de inicio del segmento actual ZZ(48).
ah, bueno, sobre todo en indicadores estandar y sus derivados?
Sí, en el momento de las transacciones se fija
Trate de hacer un margen de beneficio para la compra y la venta, la selección de un modelo más equilibrado por el número de entradas, y luego dividir la muestra en dos y hacer dos modelos separados.
Pruebe a marcar para comprar y vender, seleccionando un modelo más equilibrado por el número de entradas, y luego divida la muestra en dos y haga dos modelos distintos cada uno.
¿Entrenar por separado en un mercado alcista y en un mercado bajista? Entonces las señales se promediarán de todos modos.
Todo es lógico, las operaciones contra tendencia suelen ser ineficaces en mercados con tendencia, con algunas excepciones de scalper.
Acabo de mostrar que usted puede obtener una mejor comprensión de cómo funciona el modelo.
Ah, bueno, ¿indicadores estándar y sus derivados principalmente?
Inicialmente utilicé mi experiencia de trading, mi visión de la interacción de los precios con diferentes indicadores, niveles de precios y otros patrones - algo confirmado y algo no. Dicho esto, me quejo más del modelo, que arroja eventos fiables pero raros.....
Yo solía ser escéptico acerca de los osciladores, pero los experimentos recientes han demostrado que tienen señales estables, por ejemplo MACD.