L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2073

 
Aleksey Vyazmikin:

Perché prendere la ripresa dopo l'estremo, perché la correzione potrebbe essere stata del 50%, il che significa che dobbiamo prendere ZZ dall'ultimo segmento al 100% circa.

 
Evgeniy Chumakov:

,

Oh, quindi hai quasi disegnato il sistema che ho postato prima come un rapporto :) Solo io prendo il TP più alto e non aspetto la formazione dell'ultimo intervallo di ZZ (anche se è una questione di impostazioni).

 
Alexander Alekseyevich:
Allora? Vuoi abbandonare il codice? O almeno un campione.

Collegamento di campionamento.

Colonna obiettivo "Target_100", alla fine colonna data colonna successiva e le ultime due non sono utilizzate nella formazione.

Il campione è diviso in 3 parti, exam.csv non è coinvolto nella formazione.

 
Evgeniy Chumakov:

Come opzioni, un'uscita prima di un estremo (con inversione),

un'uscita al crossover con un canale basato su 3 estremi

 

C'è un'area separata di classificazione delle serie temporali e librerie correlate come questa

https://pyts.readthedocs.io/en/latest/auto_examples/transformation/plot_rocket.html

Qualcuno l'ha usato?

RandOm Convolutional KErnel Transform (ROCKET) — pyts 0.12.dev0 documentation
  • pyts.readthedocs.io
The RandOm Convolutional KErnel Transform (ROCKET) algorithm randomly generates a great variety of convolutional kernels and extracts two features for each convolution: the maximum and the proportion of positive values. This example...
 
Maxim Dmitrievsky:

C'è un'area separata di classificazione delle serie temporali e librerie correlate come questa

https://pyts.readthedocs.io/en/latest/auto_examples/transformation/plot_rocket.html

Qualcuno l'ha usato?

Dovreste usarlo, è un pacchetto interessante. Solo un costruttore.

 
Valeriy Yastremskiy:

Dovreste usarlo, è un pacchetto interessante. È come un costruttore.

Ho dato un link a ROCKET per un motivo - è una specie di convertitore di funzioni figo. Crea molte caratteristiche non correlate da quelle originali, migliora la qualità della classificazione.

Si raccomanda di usarlo con modelli lineari (dato che produce così tante caratteristiche).

dovrà provarlo

 
Maxim Dmitrievsky:

C'è una ragione per cui ho linkato ROCKET in primo luogo - è una specie di fresco convertitore di funzioni. Crea molte caratteristiche non correlate da quelle originali, migliora la qualità della classificazione.

raccomandare l'uso con modelli lineari (perché si ottengono così tante caratteristiche)

dovrà provarlo

Fammi sapere i risultati - argomento molto interessante!

 
Maxim Dmitrievsky:

Crea molte caratteristiche non correlate da quelle originali,

regolare PCA?)

 
mytarmailS:

regolare PCA?)

no

Motivazione: