Discussão do artigo "Sequência DeMarker (TD SEQUENTIAL) com uso de inteligência artificial (IA)" - página 7
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Sim, minha saída está olhando para frente.
É claro, eu descrevi acima que ele não deve apenas olhar para frente, mas não se sobrepor aos sinais, o modelo é um simples Knn (método dos vizinhos mais próximos), e tudo ainda está sob uma grande questão devido à falta de dados e algoritmo desconhecido para obter o alvo.
A meta é simples: se o sinal anterior tiver um lucro positivo, incluindo o spread, marcamos 1, se negativo, então 0. O trabalho vai de sinal para sinal, e não importa qual será o próximo sinal, para comprar ou vender, o principal é que o sinal teve um lucro, se estivéssemos negociando puramente com base na estratégia, no azul comprado e no vermelho vendido.
A segmentação é simples: se o sinal anterior tiver um lucro positivo, incluindo o spread, marcamos 1; se negativo, marcamos 0. O trabalho vai de sinal para sinal, e não importa qual será o próximo sinal, para comprar ou vender, o principal é que o sinal teve um lucro, se estivéssemos negociando puramente por estratégia, no azul comprado e no vermelho vendido.
Bem, em geral, em uma amostra tão pequena, o Knn com dez vizinhos mais próximos oferece quase 58% de precisão no teste sem amostragem)))). Portanto, ou o alvo tem um pouco de passado ou chips, ou é um graal!
O que você quer dizer com passado retorcido? Não entendo nem um pouco.... Como isso é feito?
Quando um sinal aparece, as variáveis do indicador de entrada são gravadas no tamanho da janela, ou seja, olhamos para o passado. A variável de saída é obtida do futuro. Ou seja, o resultado do último sinal não é conhecido por nós até que o próximo sinal apareça.
Apenas as informações de entrada são usadas de forma que sejam o motivo do preço, portanto, há peixes aqui.
O que você quer dizer com "retourned"? Estou um pouco confuso.... Como isso é feito?
Quando um sinal aparece, as variáveis do indicador de entrada são gravadas no tamanho da janela, ou seja, olhamos para o passado. A variável de saída é obtida do futuro. Ou seja, não sabemos o resultado do último sinal até que o próximo apareça.
Apenas as informações de entrada são usadas de forma que sejam o motivo do preço, portanto, há peixes aqui.
Dependendo de como você conta o retorno ou o incremento de preço, você pode se enganar, é necessário que os retornos não se "cruzem", por exemplo, se você contar o retorno pelos parâmetros internos do candle (Close-Open)/Open, então dois retornos vizinhos são independentes e você pode, por exemplo, N retornos como fixtures e o sinal N+1 como alvo, mas se os retornos forem contados entre os candles (Close(t-1)- Close(t))/Close(t-1), então você não poderá mais usar o retorno N+1 como alvo, pois ele cruza com o N-ésimo, você precisará usar o N+2º.
Bem, se houver interseções, você pode obter uma pontuação antirreal. Você deve verificá-lo em um alvo não dependente, de modo que o passado não sofra interferência, então o resultado será limpo.
data.zip
O que é esse conjunto de dados, se não for um segredo? Como você o construiu? Obtive 67% no teste, isso é bom ou ruim?
Bem, acho que mais de 50 é bom. Mas o conjunto de dados está distorcido. Quando a saída for equilibrada (número igual de uns e zeros), os resultados do testador coincidirão com suas verificações.
Dependendo de como você conta o retorno ou o incremento de preço, você pode se enganar, é necessário que os retornos não se "sobreponham", por exemplo, se você contar os retornos de acordo com os parâmetros internos do candle (Close-Open)/Open, então dois retornos vizinhos são independentes e você pode, por exemplo, N retornos como fixtures e o sinal N+1 como alvo, mas se os retornos forem contados entre os candles (Close(t-1)- Close(t))/Close(t-1), então você não poderá mais usar o retorno N+1 como alvo, porque ele se cruza com o N-ésimo, você precisará usar o N+2º.
Bem, se houver interseções, você pode obter uma pontuação antirreal. Você deve verificá-lo em um alvo não dependente, de modo que o passado não sofra interferência, então o resultado será limpo.
Isso é um pouco exagerado. Não tenho nenhuma interferência. Eu me certifico de que a coleta de dados seja limpa. Seu exemplo se aplica a sistemas de previsão, em primeiro lugar. Mas, para fins de argumentação, eu diria que sua observação é bastante apropriada. Ela se refere à seção sobre a pureza da coleta de dados. Se você cometer um pequeno erro, os resultados serão radicalmente diferentes e não corresponderão à realidade.