L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 913
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Da queste parole consegue che l'addestramento su una grande quantità di dati darà risultati scadenti man mano che il mercato cambia, ma allora come si fa ad addestrare un albero primitivo per creare regole per questo enorme campione con un piccolo margine di errore? Casualità?
Direi l'apprendimento meccanico, che non ha niente a che vedere con la generalizzabilità. È come un bambino di prima elementare che ha memorizzato un testo e sta alla lavagna a raccontare la storia senza capire l'essenza di ciò che viene detto...
Direi un crammer, che non ha niente a che vedere con la generalizzabilità. È come un bambino di prima elementare che ha memorizzato un testo e sta alla lavagna a raccontarlo senza capire cosa viene detto...
"Cramming" è se c'è una regola per riga, ma se ci sono 100-300 righe di campionamento per regola? Casualità?
imparare a farlo correttamente.
Oh, Maximka... Mi hai costretto a farlo... Vedo che hai l'H4, che periodo di tempo è?
Imparare a farlo correttamente. E questo tra due settimane. Che bellezza.... Non si tratta solo di uno scambio. Guardate la media dei profitti e delle perdite. Quindi... non ho bisogno che mi si insegni, sono un insegnante. Anch'io sono un insegnante, ma i miei studenti sono piuttosto testardi di questi tempi. Tu dici loro una cosa, loro fanno qualcos'altro..... Non è giusto...
"Ridicolo" è se c'è una regola per riga, ma se ci sono 100-300 righe campione per regola? Casualità?
Un ingranaggio con una testa come un elefante. Significa più memoria, ma non è una generalizzazione....
Perché mi stai mostrando un tester, ti sto mostrando una settimana di trading dal vivo. Che differenza fa il grafico che ho aperto per te :)
Perché mi stai mostrando un tester, ti sto mostrando una settimana di trade dal vivo. Che differenza fa il grafico che ti ho mostrato :)
Ma quale tester, dai, faccio trading SOLO sul conto reale...
E così.... lo riconosci?
Ho ottenuto buoni risultati, ho provato a fare trading con i vecchi conti, ho avuto una buona settimana ma non credo... Se ho ottenuto buoni risultati, li ho osservati per tre mesi.
ah, giusto, eterno piatto... Questo è perché si imparano i suoi appartamenti in poco tempo, quante volte li si insegna in almeno mezzo anno?
Un ingranaggio con una testa come quella di un elefante. Significa più memoria, ma non è una generalizzazione....
Quindi solo un'ipotesi a caso?
Allego un file per un mese - spero in un parere esperto.
Oh, giusto, l'eterno piatto... Questo perché si allena il proprio batuffolo in poco tempo, quante volte bisogna dire almeno sei mesi?
Va bene, ti svelo un segreto, ma non lo dici a nessuno. Affare fatto?
Il fatto che con l'aumento del campione di allenamento esiste una cosa come una lunghezza critica del campione, abituandosi a un valore in più la qualità dell'allenamento del modello comincia a precipitare. Subito. E non importa come ti alleni, otterrai comunque.... si ottiene l'idea. Quindi il mio lavoro è fare soldi, non dimostrare a tutti che ho allenato il modello per mezzo anno con una buona curva di apprendimento. Alleno il modello in modo che la qualità del modello non scenda sotto la soglia di 0,71 come stimato da R-score, e sapete perché non vi annoierò con questo. Perché l'entropia dell'obiettivo è circa 0,69 quindi ottengo un modello che conosce più la variabile di uscita che l'incertezza di quella variabile stessa. Questo è il tipo di modello che potrebbe funzionare nel prossimo futuro. Sì, quel futuro è di 10-15 segnali entro 1-2 giorni. Quindi questo è lavoro... Se devo, costruirò i modelli ogni giorno al mattino davanti all'Europa, perché il mio obiettivo non è dimostrare qualcosa a qualcuno, il mio obiettivo è fare soldi. Non è colpa mia se devo lavorare così tanto. Bisogna accettare la realtà così com'è e non cercare di vederci quello che si vuole... Ho la sensazione che domani posterò un video... Mi prenderai, Maxim ...
Va bene, ti svelo un segreto, ma non lo dici a nessuno. abbiamo un accordo?
)))) in breve dirvi cosa no, i risultati saranno casuali con questo approccio. (a lungo termine)
e il tuo grafico a lungo termine mostra che la tua aspettativa complessiva è inferiore a zero - esattamente lo stesso se tu avessi addestrato il tuo modello su tutto il periodo, è stupidamente poco robusto
Prova a sommare di nuovo tutto nella tua testa.