Bibliotecas: BestInterval - página 10
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O BestInterval com cinco intervalos ruins descartados pode ser considerado como a adição de dez entradas (cada uma tem valores inteiros de 0 a 2500 e a próxima é maior que a anterior) ao Expert Advisor.
Acontece que apenas 10 parâmetros de entrada adicionais podem treinar perfeitamente (e instantaneamente) quase qualquer TS em qualquer período de tempo.
Tenho mais de 1.000 posições (tal TS) em um histórico de meio ano. Ou seja, apenas 10 parâmetros criam esses indicadores. E quanto ao NS, em que os parâmetros podem ser ordens de magnitude maiores, bem como faixas de valores?
O que quero dizer é que, se 10 parâmetros são suficientes para o ajuste, não é autoengano falar de mais parâmetros (isso é sobre NS)?
Para continuar a reflexão. Se estimarmos aproximadamente quantas combinações (número de vetores) esses 10 parâmetros podem fazer, será ~10^30. Ou seja, sempre haverá uma combinação (na verdade, há muitas, muitas mais) desse número não muito grande que mostrará resultados excelentes em qualquer dado de comprimento arbitrário. Isso é um pouco desanimador para mim.
BestInterval com cinco intervalos ruins descartados pode ser considerado como a adição de dez entradas (cada uma com valores inteiros de 0 a 2500 e a próxima maior que a anterior) ao EA.
Acontece que apenas 10 parâmetros de entrada adicionais podem treinar perfeitamente (e instantaneamente) quase qualquer TS em qualquer intervalo de tempo.
Tenho mais de 1.000 posições (tal TS) em um histórico de meio ano. Ou seja, apenas 10 parâmetros criam esses indicadores. E quanto ao NS, em que os parâmetros podem ser ordens de magnitude maiores, bem como intervalos de valores?
O que quero dizer é que, se 10 parâmetros são suficientes para o ajuste, não é contraproducente falar sobre mais parâmetros (isso é sobre NS)?
Autoengano, é como aumentar o grau do polinômio de aproximação, à medida que a ordem aumenta, o ajuste se torna cada vez maior, até o ideal. Portanto, você pode pegar muitos no início e depois removê-los ao mínimo, deixando os melhores para trás
É uma pena que a capacidade de generalização seja muito ruim... mas vi que seu EA testerEA funciona muito bem em oos. A propósito, não consegui ajustar bem seu EA, mas não tentei muito. Há também um erro de divisão por 0 na biblioteca da EMA.
Há também um erro de divisão por 0 na biblioteca da EMA
Você não deve usar períodos zero. Eu o adicionei acima.
é como aumentar o grau de um polinômio aproximado; à medida que a ordem aumenta, o ajuste se torna cada vez maior, até chegar ao ideal.
Com um polinômio, a história é um pouco diferente, pois a faixa de valores de coeficiente é quase ilimitada.
Vi que seu EA testerEA funciona muito bem em OOS. A propósito, não consegui ajustar seu EA também, mas não tentei muito.
Infelizmente, ainda não consegui terminar de realizar a versão de combate de verdade. Porque o esquema deve ser o seguinte
Dificilmente alguém usará um esquema tão complicado, então acrescentei isso para facilitar o uso
Ele meio que diz "não se preocupe, coloque esse intervalo em seu TC, não será pior".
Você não precisa usar pontos zero. Eu escrevi isso acima.
Ah, é isso mesmo, entendi. Vou executar novamente mais tarde, estou apenas brincando com meus nerds.
Você precisa usar modelos altamente regularizados, pois, sem isso, eles simplesmente falham mesmo para qualquer ruído que não seja significativo. Mudei para modelos lineares em geral (adicionei mais uma biblioteca à RL).
Você precisa usar modelos altamente regularizados, pois sem isso eles apenas se ajustam mesmo para qualquer ruído que não seja significativo. Mudei para modelos lineares (adicionei mais uma biblioteca à RL).
Quantos são?
Quanto é isso?
igual ao número de recursos, +1, bem, coeficientes de regressão. Só que é uma regressão logit com classificação de compra/venda.
O poder de generalização é pequeno, no entanto, e não se ajusta bem a intervalos longos, mas intervalos curtos são bons. Penso em adicionar algumas regressões a ele, combiná-las em um mini NS e um bom classificador de recursos (como o MGUA).
é igual ao número de recursos +1, bem, coeficientes de regressão. Só há regressão logit com classificação de compra/venda
No entanto, o poder de generalização é pequeno, ele não se ajusta bem em intervalos longos, mas é bom em intervalos curtos. Estou pensando em adicionar algumas regressões a ele e combiná-las em um mini NS.
Isso custa muito dinheiro. Também existe essa observação. ML e BestInterval são conceitos diferentes. O ML procura o TC, o BestInterval não procura nada.
Gostaria de saber como um exemplo como esse funcionaria. Suponha que o ML tenha 100 parâmetros e encontre um CT. O que será melhor no final, ML100 + BestInterval10 ou ML110?
Infelizmente, ainda não consegui concluir a realização da versão de combate para valer. Como o esquema deve ser o seguinte
Dificilmente alguém usará um esquema tão complicado, então adicionei isso para facilitar o uso
Ele meio que diz "não se preocupe, coloque esse intervalo em seu TC, não será pior".
sim, o esquema é realmente complicado, nem todo mundo conseguirá usá-lo :)