L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1055

 
mytarmailS:

Maxim, te lo spiego di nuovo.

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1) prende gli estremi convenzionali

2) cerca determinate strutture (livelli) selezionando varie varianti (possibilmente μua) con estremi; ha trovato circa 200 livelli di questo tipo, di cui si è già parlato.

3) allena poi un insieme di

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Si salta dal primo punto al terzo, e il secondo è il più importante.

La selezione delle varianti è una ricerca dei livelli eps, mgua questo fa parte del NS. Così ha trovato 200 livelli a passi di 1 da 2 su 1000 opzioni. Che tipo di selezione potrebbe esserci?

 
Maxim Dmitrievsky:

la selezione delle varianti è un'enumerazione di livelli eps, mgua questo fa parte del NS. Così ha trovato 200 livelli a passi di 1 da 2 su 1000 opzioni. Che tipo di selezione può esserci?

lì 1-2, lì 1-2, lì 1-2, collegatevi e allenatevi su questo, non sui dati grezzi

 
mytarmailS:

lì 1-2, lì 1-2, lì 1-2, metteteli insieme e allenatevi su questo, non sui dati grezzi

quindi colleghiamoci, qual è il problema

 
Maxim Dmitrievsky:

Allora colleghiamoci, qual è il problema?

Nessun problema) Basta notare che i segni dal passo 2) dovrebbero essere ripetuti sulla storia ed essere già essenzialmente funzionanti prima che colpiscano la rete nel passo 3

Tutto questo dovrebbe essere formalizzato, probabilmente è un algoritmo separato
 
mytarmailS:

Nessun problema) Basta notare che i segni del punto 2) devono essere ripetuti sulla storia ed essere già intrinsecamente funzionanti prima che colpiscano la rete nel punto 3

Perché? Come faccio a sapere che funzionano prima di colpire il punto 3

 
Maxim Dmitrievsky:

Come faccio a sapere che funzionano finché non faccio il passo 3?

Una volta che hanno colpito la rete non si saprà nulla di sicuro...

la rete ha un obiettivo - ci sono diversi obiettivi ma l'obiettivo è buono per prevedere il trading

quindi stai costringendo la rete a scambiare il 100% dei tuoi dati e cosa succede se può fare previsioni ma solo il 2% di quei dati. cosa ne ricava?

è necessario raccogliere questi 2% da bit e pezzi da tutti i predittori, almeno il 30% e inviarli alla rete, non sotto forma di prezzi o quegli indicatori sciocchi, ma solo ciò che è veramente importante.

 
mytarmailS:

Una volta che hanno colpito la rete, non si saprà nulla di certo...

la rete ha un obiettivo - ci sono diversi obiettivi ma l'obiettivo è buono per prevedere il trading.

hai impostato la rete per scambiare il 100% dei tuoi dati, cosa succede se può fare previsioni ma solo il 2% dei tuoi dati. cosa ne ricava?

È necessario scegliere questo 2% con il 30% di tutti i predittori e inviarli alla rete non sotto forma di prezzi o indicatori stupidi, ma solo ciò che conta veramente.

Sì, proprio ora, ci sono quasi.

 

Un anno fa ho fatto degli esperimenti fantastici:

1. ha preso un tick BP con una sorta di dimensione del campione scorrevole

2. Ho contato la varianza classica media e lo spread medio (Alto-Basso). Cioè ad ogni nuova ricezione di tick ho ricalcolato questi valori, li ho registrati in array separati e ho calcolato le medie in questi array.

3. sorprendentemente, questi valori medi hanno coinciso con dati di molti milioni di tick

4. Il prezzo ha camminato tra questi livelli medi.

5. Poi sono venuto qui nel forum e ho fischiato insieme a tutti gli altri...

Dove sto andando con questo?

Forse per lavorare con uno spread (High-Low) piuttosto che con singoli estremi?

 

Opzione 1: senza trasformazione di caratteristiche. Formazione dal 08.01 Qualsiasi cosa prima dell'OOS

2018.09.14 15:30:35.806 2018.09.11 23:59:59   RlExp1iter TRAIN LOGLOSS
2018.09.14 15:30:35.806 2018.09.11 23:59:59   0.23536 0.25209 0.23954 0.23117 0.23431
2018.09.14 15:30:35.806 2018.09.11 23:59:59   RlExp1iter OOB LOGLOSS
2018.09.14 15:30:35.806 2018.09.11 23:59:59   0.48326 0.51151 0.51046 0.49268 0.49372


 
Alexander_K:

Forse lavorare con uno spread (High-Low) piuttosto che con singoli estremi?

Un estremo è un estremo

(High-Low è la volatilità

non è contraddittorio