Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 123
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1. Todavía no tengo respuesta, ¿cómo se construye/define/detecta el patrón? - Me doy cuenta de que la pregunta es probablemente demasiado íntima, no tienes que responder.
Los patrones son muestras de una muestra de entrenamiento. Es decir, es una línea en la muestra: varios valores de los predictores y al menos un valor de la variable dependiente.
No está claro por qué mytarmailS llama a los patrones, es decir, a lo que resulta del aprendizaje automático.
2. Las vueltas en U ni siquiera son una respuesta demasiado "dura", sino en general de la categoría de "no sé de dónde y no sé qué". Aquí hay una inversión en la siguiente vela, ¿no? - ¿una más? - No, ¡se equivoca! - ¿Tal vez en la cuarta vela habrá una inversión? - Sí, se revirtió, se fue 150 puntos y se revirtió de nuevo, pero no, no fue un revés sino una corrección, aunque fue un revés de todos modos... No hay manera de definir la "inversión". - Y, por tanto, no hay manera de enseñarles, no sólo por adelantado, sino incluso en el momento actual.
En cuanto a los posibles retrocesos, hay indicadores que pueden marcar puntos en el gráfico para ellos (la mayoría de las veces utilizando flechas). El ejemplo más sencillo son los fractales de B. Williams. Los fractales de Williams, que se sabe que se redibujan. En este caso, podemos intentar predecir, por ejemplo, con la ayuda de un clasificador, si un fractal se muestra como verdadero o falso, y si permanecerá en el gráfico (verdadero). Es bastante obvio que si predice correctamente el fractal verdadero y entra en el mercado de acuerdo con la señal, y sale en el siguiente fractal, puede obtener beneficios. O para perder dinero si el pronóstico resulta ser falso, pero para salir del mercado sin esperar el siguiente fractal, minimizando así las pérdidas potenciales. Actualmente estoy trabajando en este tema.
Mihail Marchukajtes de los habitantes de este hilo está especializado en la clasificación de puntos de inversión por el indicador tdsequenta
Un habitante más de este hilo, SanSanych Fomenko, intenta predecir la inversión de ZigZag.
Los otros moradores intentan sobre todo predecir el color de la vela siguiendo el patrón clasificado.
Otro residente aquí, SanSanych Fomenko, está tratando de predecir los retrocesos de ZigZag.
Si me fijo en los demás, suelo intentar pronosticar el color de la vela que sigue el patrón que he clasificado.
No he tratado de predecir las inversiones de ZZ. Hay muchas razones para ello. Estoy prediciendo la afiliación al hombro de ZZ. No me gusta esta variable objetivo, pero un error inferior al 30% me parece bien, ya que esta predicción es sólo una parte del CT.
Si tengo tiempo, definitivamente intentaré pronosticar la inversión de la ZZ con algunos ajustes que se han hecho en este hilo.
1. Los patrones son ejemplos de una muestra de entrenamiento. Es decir, son una línea en la muestra: varios valores de los predictores y al menos un valor de la variable dependiente.
2. No está del todo claro por qué mytarmailS llama a los patrones, es decir, a lo que sale del aprendizaje automático.
3. En cuanto a los posibles retrocesos, hay indicadores que pueden marcar puntos en el gráfico para ellos (casi siempre con flechas). El ejemplo más sencillo son los fractales de B. Williams. Los fractales de Williams, que se sabe que se redibujan. En este caso, podemos intentar predecir, por ejemplo, con la ayuda de un clasificador, si un fractal es verdadero o falso, y si será redibujado (falso) o permanecerá en el gráfico (verdadero). Es bastante obvio que si predice correctamente el fractal verdadero y entra en el mercado de acuerdo con la señal, y sale en el siguiente fractal, puede obtener beneficios. O para perder dinero si el pronóstico resulta ser falso, pero para salir del mercado sin esperar el siguiente fractal, minimizando así las pérdidas potenciales. Actualmente estoy trabajando en este tema.
4. de los habitantes de este tema, Mihail Marchukajtes se especializa en la clasificación de los puntos de giro según el indicador tdsequenta
5. Un habitante más de este hilo, SanSanych Fomenko, intenta predecir los puntos de reversión por ZigZag.
6. Otros habitantes suelen intentar predecir el color de la vela siguiendo el patrón.
1. Lo que es un patrón - Entiendo, pero no sé lo que se mide pormytarmailS(¿qué son exactamente los indicadores o lo que más), por eso le pregunté (para tratar de ayudarme a determinar las causas de los problemas con el patrón).
2. Sí, no está claro.
3, 4, 5 Todas las herramientas que nos permiten detectar una inversión se redibujan o lo hacen con un desfase, y con un desfase variable. No quiero centrarme en los retrocesos, pero puedo decirle con un 100% de certeza que no es razonable (por decirlo suavemente) detectar retrocesos. Mucho más correcto en términos de fiabilidad de la detección y simplicidad de la descripción, es el enfoque descrito a continuación(se puede probar en el tema analizado), mientras que un fractal se detecta con un retraso de 2-3 velas, significa la incertidumbre que debe ser evitado por todos los medios disponibles en el comercio.
6. El color es 50/50. Independientemente del horizonte elegido, es totalmente poco prometedor.
ZS.
Por lo tanto, tratemos de entender lo que es indeterminado en las cotizaciones del mercado y lo que puede ser representado como una respuesta clara y "suave" para una red, un árbol, una TS clásica sobre indicadores o lo que queramos utilizar para el trading. La cuestión es que después de responder a estas preguntas, se hace posible crear sistemas rentables no sólo en las rejillas y otros métodos de MO, sino también en los indicadores clásicos. Entiendo que alguien diga "¡dame informes, monitor! - No lo haré, pruébalo tú mismo, piensa por ti mismo.
Así pues, tratemos de averiguar qué es lo que no está definido en las cotizaciones del mercado y qué puede representarse como una respuesta clara y a la vez "suave" para una cuadrícula, un árbol, la clásica TS sobre indicadores o lo que queramos utilizar para operar. La cuestión es que después de responder a estas preguntas, se hace posible crear sistemas rentables no sólo en las rejillas y otros métodos de MO, sino también en los indicadores clásicos. Entiendo que alguien diga "¡dame informes, monitor! - No lo haré, probadlo vosotros mismos, pensad por vosotros mismos.
Esta es una rama sobre el aprendizaje automático y no hay ningún problema con el rediseño descrito por usted en principio, porque nada se rediseña en la historia.
El objetivo del aprendizaje automático es encontrar esas combinaciones de predictores en la historia que determinen una de las clases de la variable objetivo. Si hablamos de bosques aleatorios, se trata de no más de 300 árboles (normalmente entre 50 y 100) que se pueden obtener sobre una muestra de no más de 5000 barras. El aumento de la muestra no incrementa el número de árboles, es decir, los tipos de árboles - "patrones" se acaban para un conjunto dado de predictores y variable objetivo
El principal problema está en el sobreentrenamiento, donde en futuras muestras los árboles disponibles no predicen correctamente la clase, o más bien la predicen cada vez peor. En esta rama se considera exactamente esta cuestión: tratamos de demostrar que los árboles obtenidos se producirán en el futuro y el error de clasificación en las muestras futuras será aproximadamente el mismo que en la muestra de entrenamiento.
Este hilo es sobre el aprendizaje automático y no hay ningún problema con el redibujado, porque no se redibuja nada en la historia.
El objetivo del aprendizaje automático es encontrar esas combinaciones de predictores en la historia que determinen una de las clases de la variable objetivo. Si hablamos de bosques aleatorios, se trata de no más de 300 árboles (normalmente entre 50 y 100) que se pueden obtener sobre una muestra de no más de 5000 barras. El aumento de la muestra no incrementa el número de árboles, es decir, los tipos de árboles - "patrones" se acaban para un conjunto dado de predictores y variable objetivo
El principal problema está en el sobreentrenamiento, donde en futuras muestras los árboles disponibles no predicen la clase correctamente, o más bien la predicen cada vez peor. Esta es la cuestión que se aborda en este hilo, es decir, tratar de demostrar que los árboles resultantes se producirán en el futuro y el error de clasificación en las muestras futuras será aproximadamente el mismo que en la muestra de entrenamiento.
Bueno, eso es más o menos lo que pensé. Esperaba una reacción similar.
Yury Reshetov, si estás interesado, escríbeme en un mensaje personal, te lo diré.
1. Todavía no tengo respuesta, ¿cómo se construye/define/detecta el patrón? - Me doy cuenta de que esta es probablemente una pregunta demasiado íntima, no te molestes en responderla.
Estoy probando muchas cosas, combinaciones de velas + combinaciones de niveles, clustering de precios, ssa + clustering, indicadores con periodos adaptativos, Fourier, tengo una idea de cómo describir las ondas de Elliot de manera formalizada, y algunas ideas para la previsión de multitudes, pero no sé cómo ponerlas en práctica, son todas demasiado complicadas
Los patrones son ejemplos de una muestra de entrenamiento. Es decir, es una cadena en una muestra: varios valores de predictores y al menos un valor de la variable dependiente.
No está muy claro por qué mytarmailS llama a los patrones, es decir, a lo que resulta del aprendizaje automático.
No sabía que se llamaba patrón, lo tendré en cuenta, gracias.
Otro habitante de esta zona, SanSanych Fomenko, trata de predecir los retrocesos de ZigZag.
En realidad, estoy a cargo de las reversiones de ZZ.
No quiero centrarme en los retrocesos, pero puedo decir con un 100% de certeza que no es razonable (por decirlo suavemente) determinar los retrocesos. Mucho más correcto, tanto por la precisión de la detección como por la sencillez de la descripción, es el planteamiento que describiré a continuación(puedes probarlo en el tema en estudio)
Adelante, lo espero con ansias, y también me interesaría saber el razonamiento de por qué las inversiones en zigzag no son as?
Bueno, eso es más o menos lo que pensé. Esperaba una reacción similar.
Yury Reshetov, si estás interesado, escríbeme y te lo cuento.
Bueno, eso es más o menos lo que pensé. Esperaba una reacción similar.
No le prestes atención. San Sanych puede ponerse un poco chulo en sus intentos de imponer unas reglas de juego personales y de "verdad última". La cuestión es que en el aprendizaje automático no hay unanimidad y hay muchos problemas no del todo elaborados sobre el tema de la aplicación de las cajas negras. Por eso son "cajas negras", porque obviamente no son evidentes.
El objetivo de este hilo es discutir todo lo que tenga que ver con el aprendizaje automático, independientemente de que se corresponda con la visión del mundo de cada uno o la contradiga. Hay tantas opiniones como personas, y no hay diferencia de gustos ni de colores.
Si hay alguna confusión sobre la LD, discútanla aquí, nadie les morderá por ello.
Los navegantes que no tengan dudas y los que tengan claro dónde cavar y sólo deseen medir pips, pueden dirigirse a una rama: Aprendizaje automático: teoría y práctica (sólo para el comercio; acceso sólo para los que tengan un estado).
Andrey Dik:
Yury Reshetov, si estás interesado, escríbeme en un mensaje personal y te lo cuento.
El método es el siguiente (todo lo que sigue se aplica por igual a la ST clásica y a la ML).
Se trata de deshacerse de la incertidumbre, lo que significa, por un lado, deshacerse del ajuste en el entrenamiento y la optimización y, por otro, formular sin ambigüedades los requisitos "blandos" al sistema. El TP y el SL en la entrada también es una incertidumbre, por lo que lo utilizamos sólo para la salida de emergencia (depende de la volatilidad del instrumento y lo seleccionamos empíricamente, por lo que las operaciones al 100% activan los stops tan raramente como sea posible, idealmente - nunca. Predecir toda la operación, desde la entrada hasta la salida. Consideramos que el resultado con un beneficio que excluye el diferencial y las comisiones es una operación exitosa (la operación del sistema se determina después de comprobar si el diferencial y las comisiones están cubiertos). En cuanto se recibe la señal de entrada, el sistema entra y luego espera una cierta cantidad de barras (se determina empíricamente y depende de los predictores y del instrumento). - Cerrar el trato, si está perdiendo, esperamos una barra más. A veces utilizo dos parámetros: el mínimo y el máximo (si una operación no se cierra después del número máximo de barras - se cierra de todos modos), y a veces utilizo sólo uno - el número mínimo de barras.
Mucha gente se sorprenderá, pero muchos, incluso los sistemas aparentemente sin esperanza, empiezan a funcionar, incluyendo el TS en las varitas, por no hablar de todo tipo de sistemas con ML. El truco es no exigir reglas férreas de CT a ti mismo y a la máquina, no tratar de describir completamente los movimientos del mercado y dar esas reglas muy "suaves" para el ML. Además, nos deshacemos del mal legado del mercado en forma de colas pesadas (o más exactamente, las colas dejan de importar), la falta de estacionariedad en la BP deja de importar - porque sabemos que las formas del mercado pueden ser escaladas vertical y horizontalmente sin cambiar sus propiedades internas (y esto hace la vida extremadamente difícil para los emleoners).
Lo escribí en el 4º foro, creo que en el hilo de Swinosaurios, sobre dos tipos de todos los TS (con límites definidos e indefinidos), pero la idea no se completó allí. Ahora todo es más claramente visible, o así...
En general, utilizo mi regla cuando desarrollo sistemas de comercio: si los cambios en la lógica conducen a aumentar la proporción de variantes exitosas de los parámetros de todas las variantes posibles, entonces es un buen cambio (la probabilidad de elegir una mala variante para el comercio se reduce, no importa cómo cambiemos los parámetros - estaremos en el lado positivo). Este enfoque permitió aumentar considerablemente esta cuota en mi ST.
El método es el siguiente (todo lo que sigue se aplica por igual a la ST de tipo ML y a la clásica).
La cuestión es deshacerse de la incertidumbre, lo que significa, por un lado, deshacerse del ajuste en el entrenamiento y la optimización y, por otro, formular sin ambigüedad los requisitos "blandos" al sistema. El TP y el SL en la entrada también es una incertidumbre, por lo que lo utilizamos sólo para la salida de emergencia (depende de la volatilidad del instrumento y lo seleccionamos empíricamente, por lo que las operaciones al 100% activan los stops tan raramente como sea posible, idealmente - nunca. Predecir toda la operación, desde la entrada hasta la salida. Consideramos que el resultado con un beneficio que excluye el diferencial y las comisiones es una operación exitosa (el funcionamiento del sistema se determina después de comprobar si el diferencial y las comisiones están cubiertos). En cuanto se recibe la señal de entrada, el sistema entra y luego espera una cierta cantidad de barras (se determina empíricamente y depende de los predictores y del instrumento). - Cerrar el trato, si está perdiendo, esperamos una barra más. A veces utilizo dos parámetros: el mínimo y el máximo (si una operación no se cierra después del número máximo de barras - se cierra de todos modos), y a veces utilizo sólo uno - el número mínimo de barras.
Mucha gente se sorprenderá, pero muchos, incluso los sistemas aparentemente sin esperanza, empiezan a funcionar, incluyendo el TS en las varitas, por no hablar de todo tipo de sistemas con ML. El truco es no exigir reglas férreas de CT a ti mismo y a la máquina, no tratar de describir completamente los movimientos del mercado y dar esas reglas muy "suaves" para el ML. Además, nos deshacemos de la mala herencia del mercado en forma de colas pesadas (o más exactamente, las colas dejan de importar), la falta de estacionariedad en la BP deja de importar - porque sabemos que las formas del mercado pueden ser escaladas vertical y horizontalmente sin cambiar sus propiedades internas (y esto hace la vida increíblemente difícil para los emleoners).
Lo escribí en el 4º foro, creo que en el hilo de Swinosaurios, sobre dos tipos de todos los TS (con límites definidos e indefinidos), pero la idea no se completó allí. Ahora todo es más claramente visible, o así...
En general, utilizo mi regla cuando desarrollo sistemas de comercio: si los cambios en la lógica conducen a aumentar la proporción de variantes exitosas de los parámetros de todas las variantes posibles, entonces es un buen cambio (la probabilidad de elegir una mala variante para el comercio se reduce, no importa cómo cambiemos los parámetros - estaremos en el lado positivo). Este enfoque permitió aumentar esta cuota en mi ST.