C'è uno schema nel caos? Proviamo a trovarlo! Apprendimento automatico sull'esempio di un campione specifico. - pagina 15

 
Maxim Dmitrievsky #:
Cosa vuoi, capire un mondo infinito o qualcosa del genere?

Devo trasferire la mia conoscenza alla macchina, credo. Non c'è un algoritmo chiaro, c'è un insieme di segni, quindi li do per rivelare un vantaggio statistico in diverse situazioni. Non posso scambiare le mani da solo - infrango le regole - sono emotivo.

No, ovviamente è bene che ci siano nuovi pattern, soprattutto lavorando su strumenti diversi.

Tuttavia, anche 4 indicatori sono sufficienti per memorizzare un campione esiguo - vedo un grosso rischio di armeggiare.

Nel vostro caso, quante barre/esempi nello storico durante l'allenamento? Si addestra un set di indicatori solo una volta o c'è una sovra-semina? Qual è la profondità dell'albero e quanti di essi sono presenti nel modello di cui sopra? Il numero di split di quantificazione è impostato di default?

 
Renat Akhtyamov #:

La questione del ramo è certamente interessante....

Ecco perché mi chiedevo.

Forse è possibile individuare uno schema.

Suggerisco di analizzare diverse barre di seguito, ad esempio 3-4.

Quindi spostatevi di una barra dall'inizio di questo campione di 3-4 barre e analizzate nuovamente.

Come se si sovrapponesse un campione a un altro.

È possibile trovare uno schema

Come questo:


In sostanza, si propone di cercare il risultato della barra successiva, ovvero come cambierà il prezzo dopo un intervallo di tempo prestabilito. Poi si prendono i risultati del modello, si fanno alcuni passi e ci si allena di nuovo, aggiungendo i risultati della classificazione del modello ai predittori.

 
Aleksey Vyazmikin #:

In sostanza, si propone di cercare il risultato della prossima barra rispetto a quella attuale, ovvero come cambierà il prezzo in un intervallo di tempo prefissato. Poi si prendono i risultati del lavoro del modello, si fanno alcuni passi e ci si allena di nuovo, aggiungendo i risultati della classificazione del modello ai predittori.

Sì.

Ovvero, calcolare il modello principale che spiegherà al sistema di trading la relazione tra barre vicine e ridurre al minimo il caos.

 
Renat Akhtyamov #:

Già.

Voglio dire, per capire lo schema sottostante

Si può semplicemente provare ad alimentare diversi campioni per continuare ad apprendere su nuovi dati. Credo che anche CatBoost possa farlo. Sa anche come unire gli schemi, ma non l'ho ancora esaminato.

 
Aleksey Vyazmikin #:

È possibile provare ad alimentare diversi campioni per continuare ad apprendere su nuovi dati. Anche CatBoost sembra essere in grado di farlo. Sa anche come unire i modelli, ma non l'ho ancora esaminato.

Se intendete dire che sono diversi, non è così.

Se si parla di sfasamento temporale sugli stessi dati, è diverso.

l'obiettivo è quello di determinare la relazione tra barre vicine

 
Aleksey Vyazmikin #:

Devo trasferire le mie conoscenze alla macchina, credo. Non c'è un algoritmo chiaro, c'è un insieme di segnali, quindi li fornisco per identificare il vantaggio statistico in diverse situazioni. Non posso fare trading con le mani - infrango le regole - sono emotivo.

No, certo, è bene che ci siano nuovi pattern, soprattutto quelli che lavorano su strumenti diversi.

Tuttavia, anche 4 indicatori sono sufficienti per memorizzare un campione esiguo - vedo un grosso rischio di armeggiare.

Nel vostro caso, quante barre/esempi nello storico durante l'allenamento? Si addestra un set di indicatori solo una volta o c'è un seed set? Qual è la profondità dell'albero e quanti di essi sono presenti nel modello di cui sopra? Il numero di split di quantificazione è impostato di default?

In una situazione normale il seme non ha quasi alcun effetto, è l'algoritmo che conta. Se si deve intervenire sul seme, vuol dire che i dati sono già scadenti.

Se si controlla la soluzione dei nuovi dati, se ci sono solo 10 segni e non 1000, si può essere sicuri fino a un certo punto.

Credo che la profondità predefinita sia 6, ma non influisce molto, tranne che per i valori critici.

La profondità di apprendimento influisce in modo diverso, a seconda della variabilità storica.

 
Renat Akhtyamov #:

Già.

cioè calcolare un modello di base che spieghi al sistema di trading la relazione tra barre vicine e riduca al minimo il caos.

bruciarsi.

 
Maxim Dmitrievsky #:

bruciarsi

Non ti sei calmato, vero?

Sei proprio un bullo.

;)))

 
Renat Akhtyamov #:

Non ti stai calmando, vero?

Sei proprio un bullo.

;)))

bruciare

 
Maxim Dmitrievsky #:

bruciare

;)