Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1220
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https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/
este es el soporte de google python y el laboratorio ya tiene TFlow incorporado, una GPU Tesla K80 gratis y algunos TPU (unidad de procesamiento tensorial) específicamente para TFlow
lo divertido es que no necesitas instalar nada y puedes experimentar a tu antojo incluso desde un portátil poco potente
Alyosha, te contaré un terrible secreto, no se lo digas a nadie))
Acaba de recibir un par de métodos para agregar la precisión y el recuerdo.
Medida F: la media armónica de la precisión y el recuerdo
La precisión R es el punto de equilibrio para t. También hay otros.
Sé lo que es F, pero es semiautomático debido a que tienes que establecer el coeficiente tú mismo, lo que indica una evaluación de coincidencia de preferencias más que una evaluación global. La F1 no tiene sentido por la equivalencia de 30*50 y 50*30 (R*P), que para mí no es equivalente en absoluto.
No es sólo Alexey quien lo ha dicho, en mi opinión es una forma obvia de comprobar las estrategias no sólo con MO, sino incluso con indicadores simples, si el sistema aprende tan "genial" en SB como en precio(s), entonces por supuesto es un sobreajuste. Por ejemplo para forex para los próximos 5-30 min la exactitud de la predicción no debería superar el 55-57%, si supera el 60% entonces está claro que merece la pena volver a revisar todo, a no ser por supuesto que tengas ultra-HFT y datamining todos los datos del mundo que puedas conseguir por dinero, así como con violencia y chantaje.
Soy más alto y no me ha funcionado. Pero me pareció que el diferencial, la comisión del swap, se comería ese 5%. Así que me rendí...
¿O es posible ganar dinero con ello?
siguen y siguen. acuras alrededor del 50% es aleatorio y no hay ninguna señal útil allí. este es el ajuste a través del ruido, o underfitting. acuras debe ser al menos 0,2-0,3
incluso si se observa la distribución de las señales (lo que hicimos con el otro Alexey, aunque no lo entendió del todo). entonces con tales Akuras será alrededor de 0,5 (en el caso de la clasificación), es decir, la probabilidad será siempre alrededor de 0,5 y las señales útiles, es decir, las marcas clasificadas con el 100% de precisión, de todo el conjunto, no será en absoluto
todo al revés )) te digo que son realmente engañosos aquí, y el nieto de sanych hizo un buen punto
Por ejemplo, para minutki forex la precisión de la predicción para los próximos 5-30 minutos no debería superar el 55-57%, si supera el 60%, entonces está claro que vale la pena volver a comprobarlo todo, a menos, por supuesto, que tenga ultra-HFT y que saque fecha a todos los datos del mundo que se pueden obtener por dinero, así como con la ayuda de la violencia y el chantaje.
El 40% ya está muy bien. Una vez probé, así que al 30% el beneficio era más o menos. El margen de beneficios ronda el 25%.
¿Qué diablos es el 100% de precisión?)) Te habrás reído de alguien, probablemente después de aporrear la pared con guisantes durante mucho tiempo, 53-55% es todo, historias sobre el 70-90% - mierda, bueno, cuántas veces tengo que decirlo ...
¿Por qué construir un modelo con un 50% de precisión? )) es más fácil comerciar al azar, será lo mismo
eso es lo que estáis haciendo todos
3-5% no es nada, el margen de error, los modelos se construyen sobre un principio totalmente diferenteNo es el 50 sino el 55%, coge los datos de numerai para comparar y mira que precisión y loglos tiene...
Por qué crees que todos se engañan o se venden, es el mercado...
OK, a partir del 55% todavía es posible, si varias muestras de control son iguales, de lo contrario es un azar. Pero nunca es igual en varias muestras.
No estamos hablando de chorradas teóricas, prueba con la fecha de numerai si no me crees, tienen previsiones más o menos adecuadas para lo real, pero tienen un modelo a más largo plazo, el intradía se predice mejor, pero no más del 60% (con muchos datos comprados)
somos nuestro propio número uno )) ok, ok, tal vez en trillones de datos es relevante, pero no lo enseño en conjuntos de datos tan grandes
Hay otro enfoque: se establece el umbral de probabilidad y cuando el modelo empieza a ir mal con el tiempo hay cada vez menos operaciones, como resultado todo empieza a tambalearse alrededor de 0,5 y no hay señales. Pero para eso uno debe ser entrenado con un buen akurasi
somos nuestro propio numeraire )) ok, ok, tal vez en trillones de datos es relevante, pero no entreno en conjuntos de datos tan grandes
Hay otro enfoque - se establece el umbral de probabilidad, cuando el modelo empieza a ir mal con el tiempo hay cada vez menos operaciones, como resultado todo empieza a tambalearse alrededor de 0,5 y no hay señales. Pero debe entrenarse con buena precisión desde el principio.
¿Utiliza usted los niveles de pp de alguna manera en sus predictores?