Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3098
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
Debido a que eliminamos el sesgo en la muestra de entrenamiento (esto es lo principal) y la varianza mediante la validación cruzada, el modelo empieza a comportarse +- adecuadamente en los nuevos datos. Entonces se puede afinar.
por cierto, ¿has probado a hacer un gráfico no con un paso uniforme entre trades, sino por tiempo?
O puede resultar como el mío con 5 años de sólo 2 zonas de crecimiento durante medio año, el resto del tiempo casi sin trades. Y 2 años en drawdown, por el mismo motivo. No se puede poner tal cosa en el real....
Si lo haces no por tiempo, sino por pasos, será tan bonito como el tuyo.
por cierto, ¿has probado a hacer un gráfico no con paso parejo entre trades, sino por tiempo?
O puede resultar como me pasó a mi durante 5 años, con sólo 2 zonas de crecimiento durante medio año, el resto del tiempo casi sin trades. Y 2 años en drawdown, por el mismo motivo. No se puede poner tal cosa en el real....
Si lo haces no por tiempo, sino por pasos, será tan bonito como el tuyo.
Tienes las fichas fuera de rango allí, supongo. Desde abajo eurodoll gráfico, más o menos uniformemente negociados. Pero el OOS siempre tiene menos trades, con igual duración de formación y OOS. Pues porque las métricas son peores. Todavía no hemos conseguido hacerlo perfecto.
Prueba con un gráfico temporal. No se excluye que será el mismo....
Kozul utiliza algún parámetro externo para estimar su efecto en los resultados del modelo. Puede ser un predictor o una variable binaria, cualquier cosa. Incluso puede ser la diferencia de predictores.
Después, utilizando distintas técnicas, se hace una inferencia sobre el efecto de ese parámetro en las predicciones. Después, se puede elevar el modelo teniendo en cuenta esa influencia, para obtener nuevos valores de, por ejemplo, las etiquetas. Y nuevos coeficientes del modelo, como se hace en el aprendizaje automático doble. Ahí hay 2 modelos: uno hace debias, el otro denoise. Como se utiliza la validación cruzada en el proceso de estimación, los nuevos parámetros son más robustos, también sobre nuevos datos. A continuación, se entrena el modelo final.
Es difícil de explicar en los dedos, es mejor leer la literatura especial. He hecho varias variantes, funcionan. El tema es bastante amplio, con sus propios matices. Hay sus "paquetes" favoritos.
Hay enfoques puramente empíricos y otros estrictamente probados, como el de Chernozhukov. Es una técnica preciosa en general.
Debido a que eliminamos el sesgo en la muestra de entrenamiento (esto es lo principal) y la varianza mediante la validación cruzada, el modelo empieza a comportarse +- adecuadamente en los nuevos datos. Entonces se puede afinar.
Existen muchos métodos diferentes. Hay pocas pruebas de que funcionen. Así que la pregunta es, ahora usted está tratando de encontrar las áreas de predictores, en el que la varianza aumenta en el agregado y construir un modelo para excluirlos, y luego en los residuos después de la clasificación que está entrenando para aplicar el modelo en el comercio?
Prueba la línea de tiempo. Es posible que sea el mismo....
No hay tales ventanas son grandes, la media es uniforme, comprobado. Fue así en otros TC cuando los signos fueron más allá de los rangos.
Hay muchos métodos por ahí. Hay pocas pruebas de que funcionen. Así que la pregunta es, ahora usted está tratando de encontrar las áreas de predictores, en el que la varianza aumenta en el agregado y construir un modelo para excluirlos, y luego en los residuos después de la clasificación está capacitado para aplicar el modelo en el comercio?
No voy a salir. Sólo umbral es alto y se corta un montón de ofertas. Si lo activas por el medio, será mucho peor. En general, usted mismo también aumentar los indicadores de comercio (que escribió hoy).
de acuerdo con lo destacado
no todo el mundo tiene uno:
No, no neura (su procesador preferiría hervir antes que encontrar una solución así), lo hice yo mismo.
Que se sepa que MO ts no son diferentes del resto, la tasa de éxito es en promedio la misma (alrededor de cero, pero a veces arados en)
Imho por supuesto, pero incluso con o sin MO, con el fin de construir un trabajo estable TS, es necesario tener al menos un modelo aproximado del proceso de fijación de precios en el activo financiero negociado. Y en el marco de este modelo, utilizando sus peculiaridades, construir la ST. De lo contrario, construir una ST, en mi opinión, se asemeja a disparar a un gorrión con los ojos vendados y los oídos cerrados.