Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3116
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¿Y si tenemos en cuenta los incrementos de otros pares de divisas? ¿Sería útil?
"Impacto" es una característica cualitativa.
Usted necesita una medida cuantitativa de la fuerza de la relación entre el predictor y el objetivo. He escrito muchas veces en este foro, he hecho referencias a paquetes de R, incluso he citado los resultados de mis cálculos.
La idea misma de incluir algunos predictores basados en otros pares de divisas funciona bastante.
PD. Si no utilizas una medida de vinculación de este tipo en la fase de preprocesamiento, no deberías hablar de MO en absoluto.
Contrariamente a la información anticuada de que el preprocesamiento es "nuestro todo", tanto el preprocesamiento como el postprocesamiento han sido objeto de numerosas investigaciones y han demostrado su eficacia.
Por ejemplo, el aprendizaje de características (o aprendizaje de representaciones) está relacionado con el preprocesamiento y ha demostrado su eficacia en diversas tareas.Presentemos una situación hipotética con una TS teórica, que consiste en un modelo básico que predice la dirección de la operación y un metamodelo que predice la probabilidad de ganar (operar o no operar):
Llamemos al primer modelo el modelo principal, que divide el espacio de características en compra/venta con una línea negra. Y el segundo es un metamodelo que divide el espacio total de características en operar/no operar (línea roja).
Ahora imaginemos otra variante, cuando hay dos metamodelos y cada uno de ellos divide los diferentes espacios de características de las clases COMPRA y VENTA en comercio/no comercio por separado (dos líneas rojas).
Una cuestión puramente teórica "para reflexionar" es si la segunda opción es mejor. Y si es mejor, por qué. Por favor, coméntelo.
Una pregunta, probablemente incluso a Alexei Nikolaev, cómo se puede determinar el efecto de tal "intervención". Al fin y al cabo, obtendremos 2 distribuciones de probabilidad de dos metamodelos, que se pueden comparar/evaluar/distribuir por esquinas.Yo utilizo la 2ª variante. No he probado la 1ª, porque enseguida me causó escepticismo.
Creo que los toros y los osos operan de forma diferente. El mismo euro suele caer rápidamente y luego sube lentamente. Comportamiento diferente. Diferentes chips también pueden ser importantes. Diferentes hiperparámetros en los modelos. Uno sobre compra/venta es poco probable que combine bien el diferente comportamiento de las diferentes acciones. Habrá algo intermedio.
Yo utilizo la 2ª variante. No he probado la 1ª, porque enseguida me causó escepticismo.
Creo que los toros y los osos operan de forma diferente. El mismo euro suele caer rápidamente y luego sube lentamente. Comportamiento diferente. Diferentes chips también pueden ser importantes. Diferentes hiperparámetros en los modelos. Uno sobre compra/venta es poco probable que combine bien el diferente comportamiento de las diferentes acciones. Será algo intermedio.
¿Qué significa que predice la dirección de la operación?
¿Qué significa predecir la probabilidad de ganar?
Son conceptos demasiado vagos...
En casos generales, la clasificación binaria del pronóstico de crecimiento/descenso del mercado en forma de probabilidad resolverá este problema.
probabilidad de crecimiento superior a 0,5 - esta es la dirección de la operación.
probabilidad de alta, por ejemplo 0,8 - será la probabilidad de ganar.
Y no meta modelos.
Pero esto es en casos generales, pero entiendo que no estamos hablando de casos generales, por lo que necesitamos aclarar la terminología que es
predice la dirección del acuerdo
predice la probabilidad de ganar
Intuitivamente, también lo parece. Pero también es posible obtener probabilidades de compra/venta de dos modelos a la vez, independientemente de la dirección que se prediga. Compararlos y hacer una comprobación adicional, de modo que las probabilidades difieren significativamente para la apertura de un comercio.
¿Qué quieres decir con que predice la dirección de la transacción
Qué significa - predice la probabilidad de ganar
Es un concepto difuso.
En casos generales, la clasificación binaria de la previsión de crecimiento/declive del mercado en forma de probabilidad resolverá este problema
probabilidad de crecimiento superior a 0,5 es la dirección de la operación
probabilidad es alta por ejemplo 0,8 - esta será la probabilidad de ganar
Y no meta modelos.
Pero eso es en casos generales, pero entiendo que no estamos hablando de casos generales, por lo que necesitamos aclarar la terminología de lo que es.
predice la dirección de la transacción
predice la probabilidad de ganar
Todo esto se ha discutido aquí muchas veces en la prehistoria. El primer modelo entrenado en compra/venta se prueba con nuevos datos. Los casos en los que se equivoca se colocan en la clase de no negociar, el resto en negociar. El segundo clasificador se entrena sobre él. Obtenemos dos modelos. Uno de ellos predice la dirección, el otro predice si la operación debe ser retirada. Esto da flexibilidad, si nos limitamos a establecer un umbral para los oficios a través de un modelo. Debido a que los 2 modelos pueden ser mejorados, uno a través del otro. He descrito el método original en el último artículo. Luego me cambié a la lógica modificada.
Esto, por cierto, es una cuestión abierta, porque es posible mejorar cada uno a través del otro, al parecer, de diferentes maneras.
Luego me encontré con la inferencia kozul, donde lo hacen de una manera similar.
Todo esto se ha discutido aquí muchas veces en la prehistoria. El primer modelo entrenado en compra/venta se prueba con nuevos datos. Los casos en los que se equivoca se colocan en la clase de no negociar, el resto en negociar. El segundo clasificador se entrena sobre él. Obtenemos dos modelos. Uno de ellos predice la dirección, el otro predice si la operación debe ser retirada. Esto da flexibilidad, si nos limitamos a establecer el umbral para los oficios a través de un modelo. Debido a que los 2 modelos pueden ser mejorados, uno a través del otro. He descrito el método original en el último artículo. Luego cambié a una lógica modificada.
Esto, por cierto, es una cuestión abierta, porque es posible mejorar cada uno, al parecer, de diferentes maneras.
Entonces me encontré con la inferencia kozul, donde lo hacen de una manera similar.
No sé.
Y que hay algún uso de tal filtrado por el segundo modelo?
No lo sé.
¿Y de qué sirve este filtrado por el segundo modelo?
Es mejor en los nuevos datos.