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L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 59

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Per quanto riguarda i metodi, suggerisco di leggere l'articolo . L'industria ha una visione empirica su quali siano i metodi migliori. Questo articolo riguarda il problema della classificazione: http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml06.pdf

E non c'è bisogno di inventare nulla.

Ma ci sono eccezioni, naturalmente. Tutto dipende dai dati.
Dr.Trader:

In altre parole "Guarda il primo link di google che porta al mio sito" :)

Nessuno ti impedisce di guardare gli altri link. Non ho messo un link al mio sito in cima a Google, vero? Pertanto, tutte le lamentele sul fatto che google indicizza il sito non è come si vorrebbe, non si rivolgono a me, e al team di supporto del motore di ricerca.

Dr.Trader:

Ho trovato, avete un comitato di due modelli, questo non è come ho capito e scritto sopra.

Mi dispiace, ma non sono addestrato in un corso di telepatia per leggere a distanza quello che volevi dire. Quindi o rivolgete le vostre rimostranze al Ministero dell'Educazione sul perché l'addestramento telepatico non è incluso nel curriculum obbligatorio per tutte le istituzioni educative. O sii più specifico nei tuoi pensieri su questo modulo.
Mihail Marchukajtes:
Raramente ho avuto modelli che superavano il 40-50% di generalizzazione, ma dopo aver pensato a cosa fare con i dati. Qual è l'essenza del modello ottenuto dopo la classificazione. Sugli stessi dati ora ottengo modelli almeno al 70% in media all'80-90% e in futuro, su dati sconosciuti gli errori sono circa 1-2 su 10-12. È abbastanza per guadagnare).
Forse puoi dirmi che tipo di trasformazione miracolosa devi fare per aumentare la qualità del riconoscimento
Dr.Trader:
Sì, anch'io sto cercando di classificare rigorosamente acquisto/vendita. Ma come hai ottenuto i 6 ingressi originali, li hai semplicemente presi da qualche strategia conosciuta? Le entrate adeguate sono una delle cose più importanti. Al contrario, ho migliaia di voci (prezzi e indicatori su un centinaio di barre) e ho bisogno di setacciarli lasciando un paio di dozzine perché su così tanti input qualsiasi modello si allena troppo.

La mia strategia è semplice. Questa è la sequenza di Thomas Demark, che dà segnali di acquisto e di vendita. I segnali che sono più redditizi di 100 pips sono segnati con 1, il resto sono zeri e salvo i valori dell'indicatore al momento del segnale e ottengo un modello di generalizzazione del 90%. Questo è tutto

Posso anche usare il passaggio della Bacchetta Magica come base del sistema. Penso anche che sarà abbastanza buono. Quindi va così. La cosa principale è preparare i dati correttamente...

Gli ultimi due sono modelli zetoscore e coefficiente kelly, quindi niente di stravagante....

  double PONT1=iBullsPower(NULL,0,PONT,PRICE_CLOSE,i)+iBearsPower(NULL,0,PONT,PRICE_CLOSE,i);
  double MOM=iMomentum(NULL,0,PONT,PRICE_CLOSE,i);
  double Dstoh=iStochastic(NULL,0,PONT,PONT+9,PONT+9,MODE_EMA,0,MODE_MAIN,i);
  double STD=iStdDev(NULL,0,PONT,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,i);
  double Force=iForce(NULL,0,PONT,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,i);
  double VolM=iCustom(NULL, 0, "BetterVolume 1.4.1",9,i);
  double EMA=Close[i]-iCustom(NULL, 0, "9MAMA_NK",0.5,0.05,1,i);
  double Zscore=iCustom(NULL, 0, "TDSEQUENTA v2015",5,8,12,9,i);
  double Nstep=iCustom(NULL, 0, "TDSEQUENTA v2015",5,8,12,10,i);
Dopo la linea rossa fuori dal campionatore o fuori dal campione per i principianti. Mi sembra abbastanza fattibile. Ma ci sono stati alcuni errori oggi, ma questo è OK..... Non esiste nessun errore....
Mihail Marchukajtes:

La mia strategia è semplice. Questa è la sequenza di Thomas Demark, che dà segnali di acquisto e di vendita. I segnali che sono più redditizi di 100 pips sono segnati con 1, il resto sono zeri e salvo i valori dell'indicatore al momento del segnale e ottengo un modello di generalizzazione del 90%. Questo è tutto.

Cioè classificazione per redditività futura (1 - almeno 100 pips, 0 - meno di 100 pips), ma non per direzione del segnale? E come si determina la direzione, tramite il sequenziatore Demark?

Yury Reshetov:
Cioè per la classificazione della redditività (1 - almeno 100 pips, 0 - meno di 100 pips), ma non per la direzione del segnale? E come si definisce la direzione, tramite il sequenziatore Demark?

Il sistema stesso dà un segnale di acquisto o un segnale di vendita, questa è la direzione, e il classificatore dice che se il segnale è di acquisto e il NS dice sì questo è un segnale corretto, allora compra, se dice no questo non è un segnale corretto, allora vendi. È lo stesso con la vendita .... Vero o falso vendere, quindi la conclusione ...

Mihail Marchukajtes:

Il sistema stesso dà un segnale di acquisto o un segnale di vendita, questa è la direzione, e il classificatore dice che se il segnale è di acquisto e il NS dice sì questo è un segnale corretto, allora compra, se dice no questo non è un segnale corretto, allora vendi. È lo stesso con la vendita .... Se il segnale è vero o falso, allora traiamo delle conclusioni...

Puoi caricare un esempio di un campione per la classificazione in CVS sul forum?

E qualsiasi dato di input può essere convertito in dati di output e il sistema funzionerà per un po' di tempo, quindi chi cerca lo troverà sempre :-)

Quindi, davvero, una piccola manipolazione dei dati e abbiamo un livello di generalizzazione che sale a una cifra accettabile del 90%.....

Mihail Marchukajtes:

E qualsiasi dato di input può essere convertito in dati di output e il sistema funzionerà per un po' di tempo, quindi chi cerca lo troverà sempre :-)

Quindi, una piccola manipolazione dei dati e il nostro livello di generalizzazione cresce fino a cifre ammissibili nel 90%.....

Qual è la durata della formazione e della convalida dei dati? Sembra un paio di giorni? Non dice niente di niente, ad essere onesti.
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