Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 635

 
Mihail Marchukajtes:

Com a sua ajuda, talvez consigamos descobrir :-) Isto é, se bem entendi, é necessário escolher aqueles inputs, que se esfregam perto de zero em um e outro lado. Ai sim?

:)))) Você tem que chamar o Feiticeiro para obter ajuda neste caso :)))).

Só posso dizer uma coisa - é a não-entropia que é responsável pela tendência/estado plano. Uma tendência é a "memória" do processo, sua "cauda" de distribuição e a não-entrropia é enorme, enquanto no estado plano é quase zero. Eu próprio só lido com isso, mas compreendo a importância deste parâmetro pouco estudado.

 

O que posso dizer. Resumo preliminar...

Se você escolher o modelo com base no princípio de proximidade ao zeroYu, não importa de que lado, então 9 dos 24 erros cometidos.

Se escolhermos pelo princípio do número mais baixo, há apenas 7 erros em 24. Além disso, com uma entropia extrinsecamente negativa uma vez foi correto e uma vez foi um erro. Mas mais uma vez, este é um cálculo idiota de entropia, enquanto nós precisamos calcular a informação mútua. Acho que é esta métrica que pode esclarecer muita coisa. Que modelos de lixo e que modelos colocar num pedestal.

Alguém pode explicar o que precisa ser feito com os dados para calcular a VI????

 
Mihail Marchukajtes:

O que posso dizer. Resumo preliminar...

Se você escolher um modelo baseado no princípio de proximidade a zeroYu, não importa de que lado, então 9 dos 24 erros cometidos nas transações.

Se escolhermos pelo princípio do número mais baixo, há apenas 7 erros em 24. Além disso, com uma entropia extrinsecamente negativa uma vez foi correto e uma vez foi um erro. Mas mais uma vez, este é um cálculo idiota de entropia, enquanto nós precisamos de calcular informações mútuas. Acho que é esta métrica que pode esclarecer muita coisa. Quais os modelos de lixo e quais os que devem ser colocados num pedestal.

Alguém pode explicar o que precisamos fazer com os dados para calcular VI????

Brilhante, Mikhail!

Você será capaz de fazer o TS com entropia/não-entrropia mais rápido do que eu - conta PAMM ou sinal no estúdio! Eu serei o primeiro a inscrever-me será a verdade.

 
Mihail Marchukajtes:

Se você escolher um modelo baseado na proximidade de zero, não importa de que lado, então 9 em 24 negociações são erros.

Estas estatísticas não são suficientes - precisamos de as aumentar pelo menos 100 vezes.

Mihail Marchukajtes:

Se escolhermos um modelo pelo princípio de proximidade a zero, não importa de que lado, então 9 dos 24 ofícios.

Se seguirmos o princípio do número mais baixo, apenas 7 erros em 24.

Tente o número mais alto - e se não for muito pior?

 
Alexander_K2:

Brilhante, Mikhail!

Se você conseguir fazer um TS com entropia/não-entrropia diante de mim - conta PAMM ou sinal no estúdio! Eu serei o primeiro a inscrever-me será a verdade.

Infelizmente não posso otimizar com base nessas métricas, porque uso o otimizador na caixa, mas antes e depois do processamento (seleção do modelo), acho que posso. Mas preciso de ajuda no cálculo da informação mútua pelo exemplo. E depois de alguma pesquisa, podemos tirar algumas conclusões. Pelo menos será possível tirar a conclusão mais importante, se essas métricas são relevantes na preparação dos dados antes do treinamento e também após o treinamento na seleção do modelo.....

Alexander, há a possibilidade de podcast com explicações?

 
elibrarius:
Não são estatísticas suficientes - pelo menos 100 vezes mais.

Bem, isso sou só eu... apenas precipitadamente. Pessoalmente, eu acho que o seguinte.....

Se com a ajuda da VFD podemos selecionar entradas relevantes que contenham o máximo de informação sobre a saída, então os modelos sobre tais entradas funcionariam mais frequentemente do que não. E então no processo de execução do modelo em RES, com a ajuda da VF para acompanhar o momento em que o modelo perde relevância. Isto pode acontecer temporariamente. Notei que depois de uma série de erros, o modelo como se nada tivesse acontecido de novo começa a funcionar correctamente, penso que só uma métrica como a VVI pode ajudar-nos a todos num caso tão difícil como este .... Tudo o que falta fazer é calcular a entropia condicional. Ninguém sabe como o fazer com duas colunas de excel?????

Achas que estive acordado a noite toda a fazer merda? Não, tenho estado a trabalhar na VBA. Não posso dizer que sou um guru, mas posso fazer um monte de truques. Eu tenho contagem de entropia lá dentro, tudo o que tenho que fazer é calcular o condicional e eu estou pronto para ir....

 

Vês, Michael, como eu faço isso:

Calcular as probabilidades de ocorrência de um evento, ou seja, este ou aquele incremento na série temporal.

Por exemplo, para o AUDCAD:

0 =0.397338
1 =0.222337
2 =0.132791
3 =0.083912
4 =0.054731
5 =0.038849
6 =0.023000
7 =0.015105
8 =0.009895
9 =0.006465
10 =0.004499
11 =0.003032
12 =0.001919
13 =0.001379
14 =0.000938
15 =0.000766
16 =0.000657
17 =0.000401
18 =0.000328
19 =0.000186
20 =0.000237
21 =0.000193
22 =0.000161
23 =0.000117
24 =8.39E-05
25 =0.000109
26 =5.11E-05
27 =7.66E-05
28 =2.55E-05
29 =3.28E-05
30 =4.74E-05
etc.
 

Então, para um determinado volume de amostra, os incrementos sucessivamente obtidos contam a não-centropia usando a fórmula dehttps://ru.wikipedia.org/wiki/Негэнтропия.

Eu noto que quando H(x) aumenta acentuadamente, a tendência começa.

Mas, repito, a minha pesquisa está apenas no início e ainda está longe das declarações barulhentas que normalmente gosto de fazer.

Негэнтропия — Википедия
  • ru.wikipedia.org
Впервые понятие «отрицательной энтропии» предложил в 1943 году австрийский физик Эрвин Шрёдингер в популярной книге «Что такое жизнь?». В ней он пытался продолжить идеи своего коллеги Нильса Бора о глубокой связи физических и философских законов, согласно которым сформулированный Нильсом Бором принцип дополнительности мог объединить...
 
Alexander_K2:

Então, para um determinado volume de amostra, os incrementos sucessivamente obtidos contam a não-centropia usando a fórmula dehttps://ru.wikipedia.org/wiki/Негэнтропия.

Eu noto que quando H(x) aumenta acentuadamente, a tendência começa.

Mas, repito, a minha pesquisa está apenas no início e ainda está muito longe das afirmações bizarras que normalmente gosto de fazer.

Surpreendentemente, você fala da não-entrropia como um cálculo separado, eu apenas conto a entropia e ela se torna negativa. Como você entende isso?

Quanto aos extremos, você está absolutamente certo. Nas minhas observações, de 25 sinais eu tenho dois desses valores: um - 923 e outro - 1233 e esses mesmos sinais eram supertrendy.

 
Mihail Marchukajtes:

Surpreendentemente, você fala da não-entrropia como um cálculo separado, mas eu apenas conto a entropia e ela se torna negativa.

Eu ainda não sei. Eu vejo a não centralidade como um parâmetro adicional ao Hearst, assimetria, curtose, etc. e este parâmetro é o mais misterioso e, como dizer? - Lindo, sim.

Razão: