Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 746

 
Uladzimir Izerski:

Descobrir a próxima vela é realista, mas não é realista fazê-lo com cada uma de uma longa série.

Lembre-se do exemplo antigo do site"Redes Neurais Livres e Sérias" - o autor simplesmente descreve uma simples rede neural. Não é um grande modelo. Numa trama requalificada, é apenas um graal. Mas a essência não é a questão. Vejamos o backtest para 58% das negociações lucrativas - não 80% ou 70%, mas apenas 58 para 8% a mais do que a previsão da moeda ao ar livre. Mais uma vez, eu sei que a rede está reeducada, agora eles provavelmente vão me atacar e me dizer que tudo está errado. Eu só queria dizer graal - 58% de negócios lucrativos. 58% Orentir de Predição

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Maxim Dmitrievsky:

Meu entendimento é que uma SB deve ter pelo menos 2 atributos, ou melhor 3. Descrições a curto, médio e longo prazo das condições de mercado. O resto pode ser adicionado, se eles tiverem alguma informação extra, digamos autoregressão de n-ésima ordem do sinal sobre si mesmo e assim por diante, que também levaria em conta a dinâmica dos sinais.

Quanto às saídas - é um disparate alimentar valores fixos. Uma solução melhor seria alimentar probabilidades de crescimento/declínio por n pontos a determinados níveis de sl\tp que também podem ser dinâmicos, isto é, se fizermos a classificação dos sinais

Para a regressão, ou seja, para a previsão de barras N só precisamos de um módulo adicional para processar os resultados da previsão e definir o sltp-trailing de forma adaptável, dependendo da previsão

Mas como dito acima, são todas técnicas ultrapassadas que não funcionam de todo no mercado devido à dificuldade (impossibilidade) de avaliação pericial do sinal/alvo de correlação real e não temporal.

É esse o meu ponto. Está tudo ultrapassado e temos de voltar à pergunta original. O que sabemos sobre movimentos futuros. Que informação podemos ter sobre o preço dentro de 1 hora ou 5 minutos.

Se quisermos prever por N barras adequadamente, precisamos de IMHO 100% para 1 barra, então para 2,3,4,5 ..N . Se não conseguirmos prever adequadamente 1 barra, qual será o erro em 5 barras? Será desproporcionadamente grande....
 
Evgeny Raspaev:

É isso que quero dizer. Está tudo desactualizado. Por isso, temos de voltar à pergunta original. O que sabemos sobre movimentos futuros. O quê? Que informação podemos dizer sobre onde estará o preço dentro de 1 hora ou 5 minutos?

Comecei com um simples aceno, depois um aceno incremental, depois um aceno delta... Agora estou a trabalhar em algo como um borscht de perus )))) para alimentar uma fila de entrada em vez de 20...

 
Evgeny Raspaev:

É isso que quero dizer. Está tudo desactualizado. Por isso, temos de voltar à pergunta original. O que sabemos sobre movimentos futuros. o quê ? que informação podemos dizer sobre onde estará o preço em 1 hora ou 5 min?

Acredito que a duração do período de retaguarda, e só ela, pode desempenhar o papel de juiz. Se não houver um retrocesso explícito de negócios por datas ou suas seqüências, e houver milhares ou dezenas de milhares de negócios durante vários anos com crescimento suave, então não é tão ruim assim.

E que tipo de informação é importante?

 
Evgeny Raspaev:

É isso que quero dizer. Está tudo desactualizado. Por isso, temos de voltar à pergunta original. O que sabemos sobre movimentos futuros. O quê ? que informações podemos dizer sobre onde estará o preço em 1 hora ou 5 minutos ?


Nada é obsoleto. O conhecimento é eterno, como Stephen Hawking!

Já foi dito um bilhão de vezes que você tem que trabalhar com os incrementos mais puros (veja os postos de tóxicos) e a soma deles. Ao nível dos incrementos, os processos estão quase estacionários. Os métodos de previsão de processos estacionários, penso eu, foram desenvolvidos pela Kolmogorov :)))))

 
Maxim Dmitrievsky:

Acredito que a duração do período mais atrasado, e só ele, pode ser o juiz. Se não houver um retrocesso explícito das transações por datas ou seqüências, mas há milhares ou dezenas de milhares de transações ao longo de vários anos com crescimento suave, então já é bom

nada mal do ponto de vista de trabalhar o sistema em dados históricos, apesar de poder haver alguma aprendizagem intervalada. o problema vem quando até mesmo esta opção com a re-learning bangs e deixa de funcionar no presente... Também é fácil escolher os dados de entrada certos para a máquina no passado, mas isso não garante que ela vai funcionar no presente e no futuro, eu anexar três anos de treinamento, tendo em conta que a reciclagem ocorreu a cada três semanas. e sim 56% dos ganhos parecem ser um graal.teste

relatório

 
Alexander_K2:

Nada é obsoleto. O conhecimento é tão intemporal como Stephen Hawking!

Já foi dito um bilhão de vezes que se deve trabalhar com os incrementos mais puros (ver os postos de tóxicos) e a soma deles. Ao nível dos incrementos, os processos estão quase estacionários. Os métodos de previsão de processos estacionários, penso eu, foram desenvolvidos pela Kolmogorov :)))))

Eu tentei com incrementos puros, mas nada saiu... Devo ter definido mal o alvo... Tens alguma dica?

 
Anatolii Zainchkovskii:

nada mal do ponto de vista de trabalhar o sistema em dados históricos, apesar de poder haver aprendizagem em algum intervalo. o problema vem quando até mesmo esta opção com as franjas de requalificação e deixa de funcionar no presente... é fácil encontrar o input certo para a máquina também no passado, mas isso não garante que ela funcionará no presente e no futuro. eu anexei três anos de treinamento, levando em conta que a reciclagem acontece a cada três semanas. e sim 56% das vitórias já parece um graal.


Mas a estagnação do ano inteiro é embaraçosa, e você tem uma tendência muito grande para os longos, o que já é superfitting.

Eu tento analisar apenas uma série de acordos para que eles sejam distribuídos uniformemente, e um pequeno desvio da norma indicaria que algo deu errado.

 
Maxim Dmitrievsky:

Estou a tentar analisar uma série de negócios para que sejam distribuídos uniformemente.

Tento analisar a série de acordos para que sejam distribuídos uniformemente, e um ligeiro desvio da norma é um sinal de que algo correu mal.

andar por aí durante um ano mostra que o conjunto de preditores não queria encaixar no mercado (fase diferente), mas depois parecia funcionar novamente .... Tenho muitos desses testes, mas sei que não devo ir ao mercado com ele, é o mesmo campo minado... Se alguém estiver interessado pode ser útil, estou tentando analisar não a próxima barra, mas o preço das próximas 200 barras. Estou tentando analisar amostras de 500-600 dados de entrada, enquanto o número de amostras é de 2000 a 10000.

 
Max, você quer ensinar a máquina a reconhecer diferentes fases do mercado, de modo que para cada estado ela selecione automaticamente as entradas que serão mais eficazes. É como um portfólio de várias redes neurais, onde cada uma é treinada para uma determinada condição de mercado...
Razão: