Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1786
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O artigo é a bomba, eu não entendi nada, mas li com a boca aberta... obrigada!
Tenho até uma ideia, se muitas regras aleatórias ainda convergem para alguma estrutura comum, apenas de maneiras diferentes, então podemos fazer uma analogia com o algoritmo da Floresta Aleatória, os seus criadores fizeram muitos testes e verificou-se que não importa a sequência de formação ou quebra de regras, apenas um simples aleatório pode sempre obter resultados semelhantes ...
Então eu acho que se nós pegarmos, por exemplo, um gráfico de 5 min/semana e tomarmos como um certo grande padrão - "BP", e dentro dele gerarmos uma amostra usando diferentes janelas deslizantes (normalizadas à escala, é claro)
Em seguida, treinar uma floresta nesta amostra, ou seja, gerar um monte de regras aleatórias dentro da PA.
Em seguida, escalar a PA para o mastab da amostra e prever a PA pelas suas regras internas que foram geradas anteriormente...
Leva em conta a fractalidade e verifica se todo este ninho funciona...
Interessante...
Não confie em teorias sobre suposições. A semelhança de resultados de regras e leis simples da física não é uma prova, mas uma suposição.
Pode tentar, só as regras são aleatórias para nós. Na verdade, eles não são aleatórios. É interessante ver o resultado))))
Não acredite em teorias sobre suposições. A semelhança entre os resultados de regras simples e as leis da física não é uma prova, mas uma suposição.
É possível tentar, apenas as regras são apenas aleatórias para nós. Na verdade, eles não são aleatórios. É interessante ver o resultado))))
Não funcionou(
Forrest não está treinado, tentei reconhecê-los usando analógicos, mas também não funcionou.
sem sucesso(
Forrest não está aprendendo, por algum motivo, tentou o reconhecimento analógico, mas também não teve sucesso(
Antes de iniciar o MO, passei cerca de meio ano afinando o EA, testando-o na história e melhorando seu desempenho ao encontrar padrões visuais que levaram a perdas - em outras palavras, ajustando-o manualmente à história. Isso foi em 2017, no final do qual eu dirigi a EA até cerca de fevereiro de 2018.
A lei da mesquinhez ou, como eu decidi na época, remendar, imediatamente enviou o saldo para território negativo, o projeto foi considerado uma decepção e encerrado.
No final de 2018 tentei novamente revisitar este projeto, vendo um resultado interessante para o final do ano.
Mais uma vez, os soluços começaram, a EA foi removida, e depois de monitorar um pouco os resultados no testador em 2019, eu estava convencido de que havia tomado a decisão certa de abandonar o projeto.
Ontem decidi verificar os antigos modelos de folhas de árvores e verifiquei a EA, que foi ajustada pela última vez em 2018, mas não significativamente.
Honestamente não pude acreditar nos meus olhos - o resultado é muito bom!
E assim surgem as teses e questões:
1. Por que a EA foi criada usando este método mais estável do que a EA criada com o método MO?
2. Existem períodos desfavoráveis de negociação - 2019 foi puramente plano para Si.
3. Assim que eu colocar o EA em ação, ele vai começar a perder dinheiro?
4. Através de que métricas posso classificar o período de negociação global mais adequado para um determinado modelo TS/MO?
5. Como tolerar um ano de pendência perto de zero, ou mesmo perder, enquanto se espera por um período de negociação adequado?
4. Quais são os indicadores para classificar o período de negociação global mais adequados a um determinado modelo de TS/IO?
5. Como tolerar um ano de negociações próximas de zero, ou mesmo de despencar, enquanto se espera por um período de negociação adequado?
Pergunta chave. Parece que não há nenhum. É uma decisão. Para levantar os pinos ou não. )))) Está a decorrer que os indicadores devem ser da média da história e no momento. E algo da ZZ precisa de se formar. As correlações não parecem boas. Eles parecem ser assim, mas estão atrasados e são muito medianos. De qualquer forma, estou a maraing por agora.
Seria bom olhar para os coeficientes pirson em todos os extremos tf da ZZ, o número de tendências ou extremos mínimo/máximo, a largura média da volatilidade e a velocidade média do preço. Nada me vem à mente sobre os dados no momento, a não ser os incrementos.
Algumas pessoas aqui tomam o caminho simples. Eles tomam um monte de TS simples e tentam aplicá-los de forma óptima - através de um simples treino com o melhor resultado.
Ainda não há serviço, usamos todos os instrumentos de 70 a 20 anos))))
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Uma boa coisa a fazer é olhar para todos os coeficientes tf Pearson em ZZ extrema, número de tendências, ou mínimo/máximo extrema, largura média de volatilidade e velocidades médias de preços. Nada me vem à mente sobre os dados no momento, a não ser os incrementos.
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Algo semelhante ao que fiz, dividi segmentos ZZ em 3 grupos por comprimento. Sim, é um bom indicador do sucesso do meu TS, mas só pode ser usado para o passado, mas o que fazer com o presente é um mistério.
Fiz algo semelhante, dividi os segmentos ZZ em 3 grupos por comprimento, e sim - é um bom indicador do sucesso do meu TS, mas só assim se pode definir o passado, e o que fazer com o presente é o mistério.
3 não é suficiente. E de alguma forma precisamos entender / definir a lógica de todos os dados TF. É bom, se todos os indicadores do histórico forem determinados e os usarmos como critério para a tomada de decisão, então se novos dados repetem o histórico, então tudo é bom, se não - estes são novos dados. Se os novos dados forem superiores a 30%, há um erro nos dados. Só não é suficiente ou não é significativo. Ou é apoteose e não há ligação.
Os incrementos têm de ser medidos e comparados com os dados)))) Além dos incrementos eu quero outra coisa. Mas tudo o que pode ser inventado é um derivado de incrementos. O volume certamente permanece, mas não sei como abordá-lo a partir deste ângulo.
3 não é suficiente. E de alguma forma precisamos entender / definir a lógica de todos os dados TF. De uma boa maneira, se todos os indicadores do histórico estiverem definidos e os usarmos como critério de decisão, então se novos dados repetem o histórico, então tudo é bom, se não, então são novos dados. Se os novos dados forem superiores a 30%, há um erro nos dados. Só não é suficiente ou não é significativo. Ou é apoteose e não há ligação.
Os incrementos têm de ser medidos e comparados com os dados)))) Além dos incrementos eu quero outra coisa. Mas tudo o que é inventado é um derivado dos incrementos. Claro, ainda tenho o volume, mas não sei para que lado olhar.
Eu não uso os incrementos de forma nua - apenas valores normalizados relativos de fato.
Não faz sentido misturar preditores para o desempenho do modelo e preditores para determinar a favorabilidade de um determinado modelo. Penso que um modelo deve determinar a favorabilidade e o outro o próprio TC. Resta então a questão do markup para o treinamento em condições tão favoráveis, e para isso precisamos definir o limiar quando o TS funcionar efetivamente. Isto pode ser alguns índices, por exemplo, saldo de erros e crescimento dos lucros ou alguns outros indicadores métricos. E, respectivamente, a classificação deve ser determinada para uma semana ou, pelo menos, para um dia.
mas isso é apenas uma forma de definir o passado, e o que fazer com o presente é o mistério.
Não é nenhum mistério.
1) É necessário determinar períodos favoráveis para TS e períodos desfavoráveis, ou seja, criar o alvo "Y" na mesma forma binária habitual Y = 0000111100000
2) Criar variáveis, que refletirão as "características do mercado". ...justo e imparcial. A DSP, em particular a análise espectral vai ajudar aqui.
Do DSP sabemos que um sinal de qualquer complexidade pode ser descrito pela soma de ondas senoidais, uma onda senoidal tem apenas três parâmetros - amplitude, frequência e fase; esta soma de ondas senoidais ou melhor, os seus parâmetros podem ser tomados como uma característica de mercado, e será objectiva.
Se for difícil para você, você pode preparar os dados para mim, o preço e "Y" para a classificação e eu vou inventar um código e verificar se é possível reconhecer ou não uma condição favorável para o comércio, uma vez que este tópico também é interessante para mim
Mas como contar Y ? apenas pelo lucro não é provavelmente a melhor opção, o ponto de entrada é importante ... Afinal o lucro é obtido a partir de um bom ponto de entrada e não a partir do intervalo entre a entrada e a saída.
Então, acontece que precisamos apenas do ponto de entrada do sistema e dos parâmetros do mercado neste momento ...
Acontece que a AMO receberá um sinal do TS para entrar e decidir se vai ou não abrir uma posição
É assustador pensar nisso, mas isto é o que o nosso Micha constantemente pensava))