Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3037

 
mytarmailS #:

Você já o copiou pela 40ª vez, a mesma coisa, a mesma coisa ....

A única pergunta é: onde está o robô?

Não há robô, porque tivemos que rejeitar o professor e houve problemas técnicos com o consultor. Agora todos os problemas técnicos foram superados.

Considero sua ideia com o equilíbrio inviável, embora tenha gostado dela inicialmente. O equilíbrio NÃO pode ser um professor, porque ele NÃO existe. Você precisa projetar um professor com mais cuidado do que eu fiz antes.

 
Forester #:

Um erro de classificação não é um indicador. O indicador é o saldo e a linha de saldo. Anos 5 e mais.
Mostrei a você um balanço patrimonial com um erro de classificação de 8,3% no OOS. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3008#comment_46150275

Lucrativo, mas ainda assim joguei esse modelo na cesta.

Mostre sua linha de balanço com 20% de OOS. Esse será um exemplo a ser seguido.

Não entendo suas fotos. Não entendo do que se trata, o que a classificação tem a ver com isso, quando as colunas são saldos.

 
СанСаныч Фоменко #:

1) Nenhum robô, pois tivemos que rejeitar o professor e houve problemas técnicos com o conselheiro. Agora todos os problemas técnicos foram superados.


2) Considero sua ideia com o equilíbrio inviável, embora tenha gostado dela inicialmente. O equilíbrio NÃO pode ser um professor, porque ele NÃO existe. Você precisa projetar um professor com mais cuidado do que eu fiz antes.

1) Bem, então o que há para falar sobre isso?

2) E eu nunca disse que a ideia de equilíbrio está funcionando, na verdade eu disse o contrário, FF tem infinitas possibilidades de variações.

Você se esqueceu de como era? Vou lembrá-lo.

O cara perguntou como treinar a rede para o equilíbrio, eu lhe dei uma dica, você se interessou, pediu um exemplo, eu lhe dei. Eu também escrevi que você não deve treinar para obter equilíbrio.

E todo o resto são meras invenções pessoais suas, invenções que, por algum motivo, você associa a mim.

 
mytarmailS #:

1) Bem, então o que há para falar?

2) E eu nunca disse que a ideia de equilíbrio está funcionando, na verdade eu disse o contrário, FF tem possibilidades ilimitadas de variantes.

Você se esqueceu de como era? Vou lembrá-lo.

O homem perguntou como treinar a rede para o equilíbrio, eu lhe dei uma dica, você se interessou, pediu um exemplo, eu o dei. Também escrevi que não se deve treinar para o equilíbrio.

E todo o resto são meras invenções pessoais suas, invenções que, por algum motivo, você associa a mim.

A ideia de equilíbrio é nova para mim e veio de você, o que eu enfatizo. Mas, de alguma forma, você está reagindo com nervosismo...

Encerrei o tópico com o equilíbrio.

 
mytarmailS #:

asustentabilidade da regra é tão impraticável em OOS quanto a curva de equilíbrio é fiduciária

Já fiz tudo isso antes, de diferentes formas, muitas vezes....

Mas ainda acho que todos deveriam saber como escrever FF e usar AO...

Também não sou fã dele, mas Alexei diz que funciona.

A questão é por que ele não usa o que tem), aparentemente o resultado não é muito satisfatório.

minha lógica no último mês e meio (ela vem funcionando há mais de um ano com o mesmo sucesso).

Considero isso mais bem-sucedido (trabalhar com erros de modelo) do que mexer com regras.

porque mexer com regras é o mesmo que genética, selecionando parâmetros de passagens bem-sucedidas.

H.Y. Não vou mais fazer RP do último artigo, porque estou entediado :) Se pelo menos alguém descobrir e sugerir o que mais poderia ser melhorado, já seria um progresso.


 
Maxim Dmitrievsky #:

Eu também não sou muito fã, mas Alexei diz que funciona.

A questão é por que ele não o usa)

Então ele disse várias vezes que as regras estão morrendo e que ressuscitar aleatoriamente não está funcionando, e eu confirmo isso ....

Também podemos concluir que, se as regras já selecionadas não funcionam, então apenas o AMO não está funcionando...

Dessa conclusão, conclui-se que o problema não está no AMO, mas nos dados e/ou alvos


bela imagem)

 

Há um pequeno livro sobre todos os tipos de regras.

https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/

Interpretable Machine Learning
  • Christoph Molnar
  • christophm.github.io
Machine learning algorithms usually operate as black boxes and it is unclear how they derived a certain decision. This book is a guide for practitioners to make machine learning decisions interpretable.
 
СанСаныч Фоменко #:

Não entendo suas imagens. Não entendo do que se trata, o que a classificação tem a ver com isso, quando as colunas são equilibradas.

O que não está claro aí? Deixe-me explicar:
a linha de equilíbrio no gráfico, em minha opinião, embora lucrativa, não é adequada para o trabalho.
A coluna Err mostra o erro de classificação. Para a variante lucrativa, ele é igual a 8,3%; para a variante que funcionou em 0, o erro = 9,1%.

Então, você pode me mostrar seu gráfico de equilíbrio no OOS com 20% de erro?
 
Forester #:
O que não está claro aqui? Deixe-me explicar:
a linha de equilíbrio no gráfico, na minha opinião, embora lucrativa, não é adequada para o trabalho.
Coluna Err - mostra o erro de classificação. Para a variante lucrativa, é igual a 8,3%, para a variante que funcionou em 0, o erro = 9,1%.

Então, você pode me mostrar seu gráfico de equilíbrio no OOS com 20% de erro?

O que o equilíbrio tem a ver com o erro de classificação?

 
СанСаныч Фоменко #:

O que o equilíbrio tem a ver com o erro de classificação?

Exatamente, nada. Não está claro por que você continua a falar de 20% como uma conquista...
Nem 20%, nem 8%, nem 50% significam alguma coisa. Os números não significam nada.

O equilíbrio é interessante. Não há gráfico?

Razão: