L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1251
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Pour les expériences, il suffit de décharger dans un fichier texte et de lire à partir de là.
Et vous pouvez également utiliser le code de p et de python dans un seul carnet... etc...
Je comprends ce qu'est le déchargement, mais cela ne m'intéresse pas vraiment, car je veux aussi utiliser catbust comme source de modèles, qui peuvent être combinés (les expériences préliminaires ont donné de bons résultats), mais pour cela j'ai besoin du code du modèle.
S'il s'agit d'un code fixe pour toute la période (à partir de 5 ans), mes conseils ne sont pas pertinents.
Celui qui cherche trouvera. + Si vous avez 0 bien prédit et la série de ciblage
va 1 0 -1 0 1 plutôt que 1 0 1 0 -1, alors le problème se résume à une classification binaire,
vous devez juste prédire 0 qualitativement...
C'est vrai, le zéro est assez bien prédit, comme dans R vous pouvez trouver un bouquet de feuilles avec une probabilité de plus de 55%, ainsi que dans catbust, et c'est généralement clair - les zéros, c'est-à-dire les mouvements plats, sont plus nombreux que les mouvements de tendance 1 à 3 environ, donc il est plus facile de les détecter, mais si le zéro n'est pas aspiré dans le petit volume des tendances - vous devriez essayer dur pour le trouver.
Je ne comprends pas pourquoi tout le monde essaie de trouver un modèle qui décrit le marché de manière idéale ? J'ai une approche différente, le modèle a 4 états - acheter/non échanger/vendre/ne pas savoir quoi faire et le dernier sera proportionnel au second, c'est-à-dire aucune action, mais en même temps, du fait de ne pas couvrir complètement l'échantillon entier (l'ensemble du marché), on peut obtenir des résultats plus acceptables où le modèle sait ce qu'il doit faire.
S'il s'agit d'un code à toute épreuve ou à période fixe (à partir de 5 ans), mes conseils ne sont pas pertinents.
Il s'agit d'un code pour un modèle à acheter sans filtres à feuilles - ici, 5 pièces de filtres à feuilles ont été sélectionnées.
Pour le modèle à vendre trouvé plus de feuilles, et les filtres seront plus.
Par conséquent, il n'est pas prévu d'apporter des modifications au modèle au fur et à mesure.
Ce modèle de 84 feuilles
a le résultat suivant
Il s'avère que 84 feuilles sont utilisées pour 4843 transactions achevées, c'est-à-dire que 4843/84=58 entrées décrivent en moyenne une feuille, filtres compris, si l'on suppose que leurs zones ne se touchent pas, mais ce n'est pas le cas. Si nous prenons uniquement les achats et sans les filtres, 1952/19=103 entrées par règle (feuille), ce qui n'est pas si peu. Ce serait bien, mais c'est un peu trop petit comme coefficient de partage. Vous pouvez sacrifier le résultat financier global et améliorer d'autres paramètres, par exemple la rentabilité ou le pourcentage de transactions rentables, en ajoutant quelques filtres supplémentaires. Et oui, le profit maximum continu de 21k est clairement une anomalie - 2014, lorsque le rouble chutait rapidement.
bien ajusté, mais pas parfait.
Il ne nécessite pas tant de fonctionnalités)
je suppose qu'il s'agit des minutes dans mt4 avec une cascade d'historique de 56% ? alors vous pouvez les rejeter entièrementbien ajusté, mais pas parfait.
Il ne nécessite pas tant de fonctionnalités.)
je suppose qu'il s'agit des minutes dans mt4 avec la ca-value historique de 56% ? alors vous pouvez décider de ne pas l'utiliser du toutJ'aimerais jeter un coup d'œil à votre variante avec tant de feuilles. Si nous testons sur des ticks réels et en tenant compte de la commission, c'est moins 3 points par transaction et pas plus ; la réalité nous donne deux points de plus pour le slippage et le total -5 points, soit moins 20 000 peut être facilement supprimé.
Je regarderais votre variante avec tant de feuilles. Si nous testons sur des ticks réels et prenons en compte la commission, c'est moins 3 points par transaction et pas plus, alors que la réalité nous donne deux points de plus pour le slippage et un total de -5 points, soit moins 20K peuvent facilement être déduits du résultat.
je veux dire qu'ici c'est une pratique courante de montrer le test et les oos, en les séparant avec des tirets, tout le reste n'a pas d'importance jusqu'à ce que le premier soit fait
je veux l'utiliser comme système de support et je veux vous le donner pour que je puisse l'utiliser comme support pour le robot.
Je répète, si le robot fonctionne sur chaque tick, c'est-à-dire que le signal est vérifié, il n'est même pas décent de l'afficher sur des ticks artificiels.
Je veux dire, il est de coutume ici de montrer le test et les oos, les séparer avec des tirets, tout le reste est sans importance jusqu'à ce que le premier soit fait
Si vous ne savez pas comment l'utiliser, vous risquez d'en avoir besoin parce que vous ne voulez pas l'obtenir tout de suite.
Je répète que si le robot fonctionne sur chaque tick, c'est-à-dire que le signal est vérifié, il n'est même pas décent de l'afficher sur des ticks artificiels.
Il est évident que j'ai suggéré un concept différent de création d'un modèle, peut-être quelque chose de similaire est-il utilisé dans catbust, lorsque des règles sont trouvées sur un échantillon entraînable et que ces règles sont validées sur un échantillon de test, et donc j'avais l'entraînement sur un échantillon partiel, puis la vérification des règles résultantes (feuilles) sur tout l'historique disponible et la même sélection, mais en fait c'est plus efficace en termes de nombre de feuilles dans le modèle. Oui, il n'y a pas de test sur un échantillon complètement indépendant (non impliqué dans la création des feuilles (formation) et la sélection du modèle). L'idée principale est que moins il y a de feuilles utilisées pour prendre des décisions dans le modèle, plus le modèle sera robuste si le nombre d'événements décrits est suffisamment grand.
Le système de trading fonctionne sur l'ouverture des barres, c'est pourquoi les ticks ne jouent pas un rôle aussi important ici.
Je viens de me rappeler que mon dossier n'a d'historique que jusqu'en octobre 2018 et maintenant je vais le tester en novembre et décembre - ce sera un échantillon indépendant.
Comment la mettre en place ? Ensuite, il faut faire une sorte de pont entre python ou R - c'est une forêt sombre pour moi.
Ce problème semble-t-il être résoluici ?