L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2068
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Penso di averti capito e ho scritto con lo spirito che un evento che si ripete ogni giorno alle 9 del mattino sarebbe anche un evento che si ripete ogni mercoledì alle 9 del mattino. Sarebbe abbastanza difficile isolare quegli eventi che hanno un periodo SETTIMANALE (ma non giornaliero) a causa della periodicità diurna molto luminosa. Potrei sbagliarmi, naturalmente, ma non ho ancora notato una brillante periodicità settimanale, quindi non c'è modo di identificarla nel mio codice.
Non so, la logica dei tempi dovrebbe dare periodi settimanali. Se troverete il modello giornaliero, allora da loro identificare la periodicità del mese o del giorno della settimana è una questione di tecnica.
Ci sono strategie, strategie di tendenza che guadagnano bene al 40% di accuratezza, ma i metodi standard MO non permettono di allenarli, lascio cadere la classe "1" a zero se l'accuratezza non è sufficiente, e ho solo bisogno di separare e migliorare tali suddivisioni, quindi sto cercando tali metodi. Altrimenti il richiamo è molto piccolo a 1.
Dovrei scrivere una perdita fi personalizzata per questi scopi
Non so, la logica dei tempi dovrebbe dare periodi settimanali. Se si trovano dei modelli giornalieri, allora è una questione di tecnica per identificare da essi le periodicità relative ai giorni del mese o della settimana.
Non sto dicendo che non ce ne siano. Molto probabilmente esistono, ma questo metodo è probabilmente troppo rozzo per la loro individuazione e separazione sullo sfondo di periodi più brevi e non stazionarietà.
Questo in teoria... ma in pratica, non importa come giri gli occhiali... )
Normalizzato per la volatilità degli incrementi, varianza equalizzata. C'è stata solo una perdita di informazioni.
Non la chiamerei perdita di informazioni ma sbarazzarsi della disinformazione)
Ma non è esatto)
Se in tendenza, il TP è grande e lo SL è piccolo. Per esempio da 500 a 100. Quindi, con un errore dell'80%, avremo il 20% di operazioni di successo e l'80% di operazioni perdenti. Il saldo sarà vicino allo zero. Se il commercio parte con un errore del 70%, sarete già in profitto. E se trovate il 50/50, il profitto sarà enorme.
Questo è il mio punto, ma la completezza sarà piccola, cioè saranno scambiati 100 trade su 1000 potenziali (trovati classe "1") di cui 50 sono in perdita.
Cosa intendi per scaricare? Il 70% degli errori sembra essere scaricato solo alla classe 0, sul restante 30% della classe 1 si possono già fare soldi.
Il 30% è un buon risultato, ma non è sempre il caso - sto scrivendo un articolo in questo momento, c'è una strategia MA, ha una media di rilevamento del 5% di unità, beh è quasi su oscillatori standard con impostazioni predefinite :)
Dal 2019 il campione è fuori allenamento. Non perde e questo è un bene :)
python è un wrapper cpp. Tutto funziona bene
Voglio dire che può essere salvato sia in formato python che in cpp. Lo salvo in cpp e poi lo converto in mql con semplici azioni, dato che il modello stesso è costituito da diversi array.C'è un file py salvato lì, la sua struttura è un po' diversa da quella di CPP.
Sì, si è rivelato un mio errore - sto cambiando il concetto di EA e metto il carrello dopo la cavalla - mi ci è voluta mezza giornata per capirlo.
È necessario scrivere funzioni di perdita personalizzate per questo scopo.
Chi sa come imparare queste funzioni? In CatBoost su pistone può contarli e inibire l'insegnamento da loro, ma il calcolo stesso fa dai suoi due.
graal trovato ))
Mi chiedo quanti di questi graal si comprano sul mercato...
Mi chiedo quanti di questi graal si comprano sul mercato...
guadagnare, nessuno ))