L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 805
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Oh, il disinformatore ha scaricato un nuovo libro. Tiriamo fuori i nostri quaderni e aggiungiamo detta letteratura alla lista nera.
Ho un'associazione leggermente diversa.
Ultimamente abbiamo riposto troppa fiducia in internet, e ce n'è sempre di più là fuori....
Non è ora di usare la testa?
Per gli appassionati di convalida incrociata, campionamento di test, OOS e altre cose, non mi stancherò di ripetermi:
SanSanych e Vladimir Perervenko in particolare
Test fuori campione
Questo è il metodo di convalida più popolare e anche abusato. In breve, i test fuori campione richiedono di mettere da parte una parte dei dati da utilizzare per testare la strategia dopo che è stata sviluppata e ottenere una stima imparziale della performance futura. Tuttavia, i test fuori campione
ridurre la potenza dei test a causa di un campione più piccolo
i risultati sono distorti se la strategia è sviluppata attraverso confronti multipli
In altre parole, i test out-of-sample sono utili solo nel caso di ipotesi uniche. L'uso di test fuori campione per le strategie sviluppate attraverso il data-mining mostra la mancanza di comprensione del processo. In questo caso il test può essere usato per rifiutare strategie ma non per accettarne nessuna. In questo senso, il test è ancora utile, ma gli sviluppatori di strategie di trading sanno che una buona performance fuori dal campione per le strategie sviluppate tramite confronti multipli è nella maggior parte dei casi un risultato casuale.
Sono stati proposti alcuni metodi per correggere la significatività out-of-sample per la presenza di bias da confronti multipli, ma in quasi tutti i casi reali il risultato è una strategia non significativa. Tuttavia, come mostriamo in Rif. 1 con due esempi che corrispondono a due importanti regimi di mercato, le strategie altamente significative anche dopo l'applicazione delle correzioni per i bias possono fallire a causa del cambiamento dei mercati. Pertanto, i test fuori campione sono stime imparziali della performance futura solo se i rendimenti futuri sono distribuiti in modo identico ai rendimenti passati. In altre parole, la non stazionarietà può invalidare qualsiasi risultato dei test fuori campione.
Conclusione: i test fuori campione si applicano solo a ipotesi uniche e presuppongono la stazionarietà. In questo caso sono utili, ma se queste condizioni non sono soddisfatte, possono essere abbastanza fuorvianti.
Il ROS può essere usato solo per la cancellazione di ipotesi o solo per problemi stazionari noti.
Ma non per le strategie di ricerca e la selezione delle caratteristiche/valutazione della stabilità del sistema.
Ben detto Victor Benedictovich! Lo scopo di CB è di fare soldi...
Oh, il disinformatore ha scaricato un nuovo libro. Tirate fuori i vostri quaderni, aggiungete la suddetta letteratura alla lista nera.
EOS può essere usato solo per la cancellazione di ipotesi o solo per problemi stazionari noti.
Ma non per la ricerca di strategie e la selezione di caratteristiche/valutazione della stabilità del sistema
Supponiamo che sia vero e che abbiamo perso il metodo di stima principale.
Viene suggerita qualche soluzione alternativa? O è una chiamata che tutto è inutile e possiamo dimenticare il MO?
Datemi un link all'originale, per favore.
Supponiamo che questo sia il caso e che siamo privati del principale metodo di valutazione.
Viene offerta una soluzione alternativa? O è una chiamata che tutto è inutile e possiamo dimenticare il MO?
Datemi un link all'originale, per favore.
https://towardsdatascience.com/validation-methods-for-trading-strategy-development-1efea8284b02
Leggo un casino di roba, ma metto solo quello che mi piace o con cui sono d'accordo, o di cui ho scritto prima.
Ne ho già scritto e ho citato un estratto dell'articolo a sostegno del mio pensiero.
Se dubiti delle mie capacità cognitive :D
Stai costantemente inserendo citazioni e immagini da qualche altra parte, senza nemmeno capire la validità della fonte, e l'applicabilità del metodo al problema in questione; cercando di indovinare invece di rispondere ponderatamente. E spesso non si indovina, il che porta alla disinformazione degli altri lettori del forum. Mentre tutto questo è facilmente googlato e controllato nella prima pagina di una ricerca, ma voi non vi preoccupate nemmeno di controllare. È comprensibile che sia tutta una questione di ranking sotto il tuo avatar, riempiendo i tuoi post, ma controlla le informazioni.
Stai costantemente inserendo citazioni e immagini da qualche altra parte, senza nemmeno capire la validità della fonte, e l'applicabilità del metodo al problema in questione; cercando di indovinare invece di rispondere ponderatamente. E spesso non si indovina, il che porta alla disinformazione degli altri lettori del forum. Mentre tutto questo è facilmente googlato e controllato nella prima pagina di una ricerca, ma voi non vi preoccupate nemmeno di controllare. Chiaramente è tutta una questione di ranking sotto il tuo avatar, riempiendo i tuoi post, ma controlla le informazioni.
lol, questa è una buona, per la classifica)) non me ne frega niente... non importa
smettere di fumare