Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 447

 

¿Cómo lo hace? :) Siguiendo con el reentrenamiento cada semana, 3ª semana de pruebas en vivo, cogí un stop esta semana, pero luego lo recuperé, y la operación actual está en +100 al breakeven. Se ha recuperado un poco del drawdown de la semana pasada y ha terminado con un 45% en 3 semanas incompletas y un 7% de drawdown ahora. Es gracioso, hombre. Lo más interesante es que no entiendo por qué abre operaciones de ida y vuelta, con todos los sistemas anteriores siempre sabía qué es dónde y cómo, es insólito.


 
Maxim Dmitrievsky:

¿Cómo lo hace? :) Siguiendo con el reentrenamiento cada semana, 3ª semana de pruebas en tiempo real, cogí un stop esta semana pero luego lo recuperé y la operación actual está en +100 al breakeven. He recuperado un poco del drawdown de la semana pasada y en total cerca del 45% en 3 semanas incompletas con un drawdown del 7%. Es gracioso, hombre. Lo más interesante es que no entiendo por qué abre operaciones de ida y vuelta, con todos sus sistemas anteriores siempre sabía dónde y cómo, esto es inusual.



Deberían colocar la señal, sería interesante seguirlo.

 
Evgeny Belyaev:

Habría publicado una señal, habría sido interesante verlo.

Las cuentas están sucias, muchos sistemas están operando, entonces...
 
Maxim Dmitrievsky:

¿Cómo lo hace? :) Siguiendo con el reentrenamiento cada semana, 3ª semana de pruebas en vivo, cogí un stop esta semana, pero luego lo recuperé, y la operación actual está en +100 al breakeven. Se ha recuperado un poco del drawdown de la semana pasada y en total un 45% en 3 semanas incompletas con un drawdown del 7%. Es gracioso, hombre. Lo más interesante es que no entiendo por qué abre operaciones de ida y vuelta, con todos los sistemas anteriores siempre ha sabido dónde y cómo, no es habitual.


Siempre he sabido dónde buscarlo. ) Me pregunto qué pasará esta semana...
 
mytarmailS:
(¿Me permite otra foto? ) Me pregunto qué pasó después para ti esta semana...

La semana pasada, todo el informe no cabía en la pantalla :) Podría haber sido mejor, pero de todos modos cerré la semana en negro. También añadí DAX, pero no fue muy rentable la primera vez. Lo estoy mejorando constantemente poco a poco, experimentando con predictores y diferentes formas de abrir posiciones.


 
Maxim Dmitrievsky:

¿Cómo lo hace? :) Siguiendo con el reentrenamiento cada semana, 3ª semana de pruebas en vivo, cogí un stop esta semana, pero luego lo recuperé, y la operación actual está en +100 al breakeven. He recuperado un poco del drawdown de la semana pasada y en total cerca del 45% en 3 semanas incompletas con un drawdown del 7%. Es gracioso, hombre. Lo más interesante es que no entiendo por qué abre operaciones de ida y vuelta, con todos sus sistemas anteriores siempre sabía dónde y cómo, es insólito.

Estoy celoso). Estoy inmerso en el estudio de la teoría de las redes neuronales y en la lectura de libros sobre NS - no hay fin a la vista). He preparado algunas secuencias de entrenamiento, pero no he llegado a los detalles: no he tocado el ordenador desde hace una semana. Ayer llegué a casa, pero tengo que volver a salir el miércoles. Tal vez tenga tiempo para hacer algo.

Si todavía está trabajando con la neurona de Reshetov, descubrí que no es el NS, sino algún tipo de implementación de filtro adaptativo (AF) - también una cosa muy interesante. No lo he probado y no lo haré pronto, pero a juzgar por la teoría funciona muy bien para construir predictores.

 
Yuriy Asaulenko:

Estoy celoso). Estoy inmerso en el estudio de la teoría de las redes neuronales y en la lectura de libros muy artísticos sobre NS - no hay fin a la vista). Preparé algunas secuencias de entrenamiento, pero no llegué a los detalles: no me acerqué al ordenador durante una semana. Ayer llegué a casa, pero tengo que volver a salir el miércoles. Tal vez tenga tiempo para hacer algo.

Si todavía está trabajando con la neurona de Reshetov, descubrí que no es el NS, sino algún tipo de implementación de filtro adaptativo (AF) - también una cosa muy interesante. No lo he probado y no lo haré pronto, pero a juzgar por la teoría funciona muy bien para construir predictores.

Sí, sigue en ello, no es ns, es un sistema experto, entrenado en los principios de ns. Yuriy Asaulenko: Sí, todavía lo tengo, no es ns, es un sistema experto, entrenado según el principio de ns. Lo más importante son los predictores, pronto los adaptaré a los bosques aleatorios, generalmente NS no tiene ventajas sobre RF, tardan demasiado, más errores... Si quieres entrenar rápido entonces RF+optimizador es seguro
 
Maxim Dmitrievsky:
Sí, todavía en ello, no es ns, sistema experto, entrenado simplemente por ns... Maxim Dmitrievsky: Sí, todavía lo tengo, no es NS, es un sistema experto, entrenado simplemente como NS. Lo más importante son los predictores, pronto los adaptaré a los bosques aleatorios, generalmente NS no tiene ventajas sobre RF, tardan demasiado, el error es mayor... Si quieres entrenar rápidamente entonces RF+optimizador seguro que es lo mejor.

De nuevo, a juzgar por los libros, NS y RF son diseños completamente diferentes y, en su mayoría, no intercambiables. Por lo tanto, probablemente no sea necesario decir de forma inequívoca qué es mejor y qué es peor. Uno u otro diseño puede ser mejor para determinadas clases de tareas.

Para mi diseño, NS es probablemente mejor porque, en mi caso, no debe sustituir a TS, sino sólo complementarlo. Gracias a esta combinación, según el plan del arquitecto)), tanto la NS como la propia TS deberían ser mucho más sencillas.

 
Yuriy Asaulenko:

De nuevo, a juzgar por los libros, NS y RF son diseños completamente diferentes y, en su mayoría, no intercambiables. Por lo tanto, probablemente no sea necesario decir de forma inequívoca qué es mejor y qué es peor. Uno u otro diseño puede ser mejor para determinadas clases de tareas.

Para mi diseño, NS es probablemente mejor porque, en mi caso, no debe sustituir a TS, sino sólo complementarlo. A expensas de esa unificación, según la idea del arquitecto)), tanto el NS como el propio TS deberían ser mucho más simples.

Por lo general, MLP no tiene ninguna ventaja, a veces incluso la regresión lineal o SVM o polinómica dan mejores resultados, no importa cuántas capas se añadan :) y se necesita mucho más tiempo para entrenar. Si he aprendido que la MLP es un monstruo feo, lento y poco prometedor para el trading, sobre todo porque copia el mecanismo de las neuronas reales de forma muy primitiva, y no de la forma en que realmente ocurre en el cerebro :) La única NS normal y perspectiva es la convolución ns para el reconocimiento de patrones, mientras que no son capaces de predecir, y si es así un conjunto de clasificadores simples y rápidos será suficiente.

El clasificador bayesiano es mejor pero peor que el RF.

 
Maxim Dmitrievsky:

La semana pasada, todo el informe no cabía en la pantalla :) Podría haber sido mejor, pero de todos modos cerré la semana en negro. También añadí DAX, pero no fue muy rentable la primera vez. Lo estoy mejorando poco a poco, experimentando con predictores y diferentes métodos de apertura de posiciones.

¿Cuál es la función objetivo en su clasificador?
Razón de la queja: