Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1220
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https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/
este é o suporte de google python e o laboratório já tem TFlow integrado, uma GPU Tesla K80 gratuita e algumas TPU (unidade de processamento tensor) especificamente para TFlow
o divertido é que você não precisa instalar nada e pode experimentar até mesmo a partir de um notebook fraco
Alyosha, vou contar-te um segredo terrível, não contes a ninguém))))
Foram-lhe dados apenas alguns métodos para agregar precisão e recordar.
F-measure - o meio harmónico de precisão e recordação
R-accuracia é o ponto de equilíbrio para t. Há outros também.
Eu sei o que é F, mas é semi-automático devido ao fato de que você mesmo tem que definir o coeficiente, o que indica uma avaliação de correspondência de preferência em vez de uma avaliação geral. F1 não tem sentido devido à equivalência de 30*50 e 50*30 (R*P), o que para mim não é nada equivalente.
Não foi só o Alexey que disse que, na minha opinião, é uma forma óbvia de verificar estratégias não só com MO, mas mesmo com indicadores simples, se o sistema aprende tão "legal" no SB como no(s) preço(s), então é claro que é um superfit. Por exemplo, para forex para os próximos 5-30 minutos a precisão da previsão não deve exceder 55-57%, se acima de 60%, então vale claramente a pena rever tudo, a menos, é claro, que você tenha ultra-HFT e datamining todos os dados do mundo que você pode obter por dinheiro, bem como com violência e chantagem.
Estou mais alto e não funcionou para mim. Mas pareceu-me que o spread, a comissão de troca, iria comer esses 5%. Então eu desisti...
Ou é possível ganhar dinheiro com isso?
eles continuam e continuam. acuras em torno de 50% é aleatório e não há nenhum sinal útil lá. este é o ajuste através do ruído, ou subfitting. acuras devem ser pelo menos 0,2-0,3
mesmo se você olhar para a distribuição do sinal (o que fizemos com o outro Alexey, embora ele não tenha entendido completamente). então com tal Akuras será em torno de 0,5 (no caso da classificação), ou seja, a probabilidade será sempre em torno de 0,5 e os sinais úteis, ou seja, marcas classificadas com 100% de precisão, de todo o conjunto, não serão de todo
Tudo de cabeça para baixo )) Estou a dizer-te que eles são realmente enganadores aqui, e o neto do Sanych fez uma boa observação.
Por exemplo, para minutki precisão de previsão forex para os próximos 5-30 min não deve exceder 55-57%, se mais de 60%, então vale claramente a pena verificar tudo de novo, a menos, é claro, que você tem ultra-HFT e você data - mina todos os dados do mundo que podem ser obtidos por dinheiro, bem como com a ajuda da violência e chantagem.
40% já é muito bom. Uma vez testei-o, por isso a 30% o lucro foi mais ou menos. A margem de lucro está algures em torno de 25%.
Que diabos é 100% de precisão?))) Você deve ter rido de alguém, provavelmente depois de bater na parede com ervilhas por um longo tempo, 53-55% é tudo, histórias sobre 70-90% - besteira, bem, quantas vezes eu tenho que dizer isso ...
Porquê construir um modelo com 50% de accurasi? )) é mais fácil de negociar aleatoriamente, será o mesmo
é isso que todos vocês estão a fazer.
3-5% não é nada, a margem de erro, os modelos são construídos sobre um princípio totalmente diferenteNão 50, mas 55%, pegue os dados do numerai para fins de comparação e veja quanta precisão e loglos ele tem...
Porque achas que todos se estão a enganar ou a vender, é o mercado...
OK, a partir de 55% ainda é possível, se várias amostras de controle forem iguais, caso contrário é um aleatório. Mas nunca é a mesma coisa em várias amostras.
Não estamos falando de besteiras teóricas, tente a data numerai se você não acredita em mim, eles têm previsões mais ou menos adequadas para reais, mas eles têm um modelo a longo prazo, intraday é melhor previsto, mas não mais de 60% (com muitos dados comprados)
Somos o nosso próprio número uno )) ok, ok, talvez seja verdade para triliões de dados, mas eu não o ensino em conjuntos de dados tão grandes.
Há outra abordagem - o limiar de probabilidade é definido e quando o modelo começa a correr mal com o tempo há cada vez menos negócios, como resultado tudo começa a oscilar em torno de 0,5 e não há sinais. Mas para isso deve ser treinado com o bom akurasi.
somos o nosso próprio numerário )) ok, ok, talvez em triliões de dados seja relevante, mas eu não treino em conjuntos de dados tão grandes
Há outra abordagem - o limiar de probabilidade é definido, quando o modelo começa a correr mal com o tempo há cada vez menos negócios, como resultado tudo começa a oscilar em torno de 0,5 e não há sinais. Mas deve ser treinado com boa acuracia desde o início.
Você usa níveis de pp de alguma forma em seus preditores?