Discusión sobre el artículo "Creación de una estrategia de retorno a la media basada en el aprendizaje automático" - página 6
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Ejemplo de modos de mercado. Si una orden se abrió en amarillo, al cambiar el modo a rojo, ¿se cerrará la orden?
Esto es muy importante, porque la tendencia ya ha cambiado, y en su script puede estar escrito en la condición de esperar un stop loss
Para la pureza del experimento sería necesario tomar igual toma y se detiene - el número de operaciones no se convertiría en menos, y over-sitting (y la evaluación desplazada de la corrección / rentabilidad de las señales) se excluiría.
Para la pureza del experimento sería necesario tomar y paradas iguales - las operaciones no se reducirían, y se excluiría el exceso de operaciones (y la evaluación sesgada de la corrección/rentabilidad de las señales).
El artículo fue escrito no para obtener consejos muy útiles, sino para mostrar un enfoque interesante. Se da el código para experimentos independientes.
El enfoque es interesante y correcto - nadie lo discute. No entiendo sólo por qué la configuración por defecto para el artículo se eligen para presentar los resultados en una luz desventajosa.
PS. Mientras escribía mi respuesta, apareció una nota diciendo que no se puede publicar algo así. Pido disculpas si esto tampoco es lo que quieres.
El planteamiento es interesante y correcto, nadie lo discute. Lo que no está claro es por qué se eligen los parámetros por defecto del artículo para presentar los resultados de forma desfavorable.
PD. Mientras escribía mi respuesta, apareció una nota diciendo que no se puede publicar algo así. Pido disculpas si esto tampoco es lo que quieres.
(1)Los parámetros de parada no afectan a la generalizabilidad de los modelos, (2)sólo su selección.
¿Por qué hacer (2) si se afirma (1)?
Si he entendido bien, se entrenan modelos sin SL y TP, pero se seleccionan los que mejor funcionan, en este caso, cuando SL = TP * 10. Extraño, sería más lógico dar/mostrar los resultados de la prueba Python sin SL y TP en el artículo, para que (1) sea claramente visible. Ah, sí, no se puede ver la equidad en los gráficos de Python de todos modos, ¿cuál es el use.....
PS. (1) y (2) en la cita son puestos por mí.¿Por qué hacer (2) si se afirma (1)?
Si he entendido bien, se entrenan los modelos sin SL y TP, pero se seleccionan los que tienen mejor rendimiento, en este caso, cuando SL = TP * 10. Extraño, sería más lógico dar/mostrar los resultados de la prueba Python sin SL y TP en el artículo, para que (1) sea claramente visible. Ah, sí, no se puede ver la equidad en los gráficos de Python de todos modos, ¿cuál es el use.....
PS. (1) y (2) en la cita son puestos por mí.Aquellos que lean el artículo encontrarán un buen bono al final - un gráfico de la terminal, que muestra la reducción.
En lugar de quejarte, lo único que tienes que hacer es ejecutarlo y probarlo. Esto es más o menos lo que debería ser una respuesta a este tipo de preguntas. Entrenar en un ciclo/exportar/compilar lleva un minuto. Escribir un comentario sin sentido como éste lleva 30 segundos. Algunas ideas más vienen durante, "Oh sí, oh cierto, aquí soy un comentarista".
¿De qué se trata? ¿De dónde viene la irritación? ¿Dónde están las respuestas sustanciales?
Dejé de ejecutar códigos Python de artículos tan pronto como quedó claro que lo que se describe en los artículos es sólo una pequeña parte, y el resto está hecho y desarrollado por cualquiera menos por el autor del artículo.
¿Escribiste un artículo? - ten la amabilidad de responder a las preguntas en lugar de escribir respuestas de 3 segundos sin sentido.
Ni siquiera sé cómo responder a los conocidos "comentaristas trolls". He probado diferentes opciones.
¿Tienes alguna idea sobre cómo mejorar el TC? Compartir)