L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2561
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Anche xgboost può farlo, ma è difficile scrivere la propria funzione. Bisogna ricavare delle formule.
http://biostat-r.blogspot.com/2016/08/xgboost.html - 6° paragrafo.
Sì, dovrai fare i conti sulla carta) Non tutte le funzioni vanno bene - devi definire la derivata seconda, che probabilmente dovrebbe essere non zero.
Giusto, questa è esattamente la relazione predittore-bersaglio di cui sto parlando.
Ora, non sono a conoscenza di un metodo per costruire un modello che stima la "stazionarietà" a diversi intervalli di campionamento con la divisione o qualche altro meccanismo per combinare i predittori. Tutti i modelli fanno un fit alle trame del campione, stimando solo una misura quantitativa di miglioramento, ma abbiamo bisogno di stimarla attraverso gli intervalli, allora il modello può essere più robusto.
Perché non fare semplicemente una convalida incrociata per controllare la stabilità per intervalli?
Ecco l'articolo, ma non si tratta di regolarità, ma di irregolarità. Ma non fa alcuna differenza.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC518821/
Non credo - un esempio in python.
No, non è questo, solo una metrica personalizzata...
Non puoi mettere ffs lì dentro.
Vedete, con le metriche personalizzate, voi date l'obiettivo e i dati e scegliete la formula per leggere l'errore.
E con FF puoi dire: AMO! Non so quale dovrebbe essere il targeting e come farlo meglio, ma fallo bene (e puoi usare molti criteri contemporaneamente).
E ff + AMO "penserà a un obiettivo", le regolazioni faranno ecc.
È un mondo diverso...
perché non fare semplicemente una convalida incrociata per controllare la stabilità tra gli intervalli?
Non si tratta di trovare un modello di successo a caso, ma di aumentare la probabilità di rendere quel modello di successo.
No, non è questo, solo una metrica personalizzata...
Non si può mettere un ff lì dentro.
Vedete, con le metriche personalizzate, voi date l'obiettivo e i dati e scegliete la formula per leggere l'errore.
E con FF puoi dire: AMO! Non so quale dovrebbe essere il targeting e come farlo meglio, ma fallo bene (e puoi usare molti criteri contemporaneamente).
E ff + AMO "penserà a un obiettivo", le regolazioni faranno ecc.
È un mondo completamente diverso...
Forse è qualcosa nello spirito di Ivakhnenko, non il mio genere comunque.
Ho letto un libro degli anni 70 che dice che se non c'è autocorrelazione, nessuna previsione è possibile. C'è qualcosa di più aggiornato sull'argomento?
Credo che dipenda dalla scelta del modello per il tipo di processo da assumere.
Dopo tutto, nei processi statici, al contrario, l'autocorrelazione è combattuta con modelli lineari.
E nei processi dinamici c'è soprattutto autocorrelazione,
per questo la comunità scientifica cerca di risolvere il problema dei processi autocorrelati con modelli appropriati.
Da qui l'affermazione che se non c'è autocorrelazione, la previsione è altamente errata.
Cioè, bisogna distinguere la natura del processo e stimarlo con algoritmi adeguati.
Ho letto una dissertazione del 2014 sulla stima sintetica dei sistemi dinamici.
L'articolo ha esaminato esempi con un processo esponenzialmente correlato.
È una coincidenza? Non credo.
Forse è qualcosa nello spirito di Ivakhnenko, non mio comunque.
No, Ivakhnenko non c'entra niente, ci sono solo alcuni compiti che non possono essere risolti con un obiettivo, non c'è un obiettivo in una forma già pronta.
Immaginate il problema:
Ci sono degli attributi e c'è un prezzo, che sono tutti una matrice di attributi "X",
il problema è:
Voglio che AMO prenda "X" come input e dia una funzione sull'output che :
1) ripetere il prezzo il più possibile (correlare)
2) essere nell'intervallo -1,1
3) sovraperformare il prezzo il più possibile (correlazione incrociata negativa)
Tutto. Prendete un qualsiasi ottimizzatore, in questo caso uno multicriteriale (Pareto) e iniziate a giocare con le (budella) della medaglia finché non ci dà ciò di cui abbiamo bisogno nell'output
Vedete, è impossibile avere un targeting pronto, solo la ricerca e l'esecuzione attraverso il fitness.
O solo un semplice esempio, ottimizzare la rete per il trading di massimo profitto o il fattore di recupero, o entrambi, come possiamo farlo come obiettivo pronto?
No, Ivakhnenko non c'entra niente, semplicemente ci sono problemi che non possono essere risolti con un obiettivo, non c'è un obiettivo pronto.
Immaginate il problema:
Ci sono attributi e un prezzo, tutti sono una matrice di attributi "X",
il problema è:
Voglio che AMO prenda "X" come input e dia una funzione sull'output che :
1) ripetere il prezzo il più possibile (correlare)
2) essere nell'intervallo -1,1
3) sovraperformare il prezzo il più possibile (correlazione incrociata negativa)
Tutto. Prendete un qualsiasi ottimizzatore, in questo caso uno multicriterio (Pareto) e iniziate a giocare con le interiora della medaglia finché non ci dà quello che ci serve in uscita
Vedete, è impossibile avere un targeting pronto, solo la ricerca e l'esecuzione attraverso il fitness.
O solo un semplice esempio per ottimizzare la rete per commerciare sul massimo profitto o fattore di recupero, o entrambi in una volta, come farlo come un obiettivo pronto??? no way!
Bene, ottimizzazione multi-criteri. Si può combinare un compromesso tra tutti, e poi guardare come cambia la soluzione quando si cambiano i pesi dei criteri e scegliere il migliore di essi in avanti. Oppure, si può selezionare un criterio come base e per gli altri selezionare restrizioni valide e aggiungere una dura penalità per infrangerle e osservare anche quale variante è migliore.
Se si ottiene un vantaggio significativo nel test di avanzamento, allora ha senso provare, altrimenti sarà solo una seccatura per il gusto di una seccatura.
Fuori tema, ma divertente
https://www.youtube.com/watch?v=_Aow6P3oBAg