Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1205
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Porquê preços e não incrementos?
Não sei como fazê-lo melhor... e o comprimento da amostra pode ser variado... muito alarido com tudo isto
há mais sobre interpretabilidade... como o que há para interpretar? só há uma métricaOlá máxima
Há algum artigo novo que você está discutindo aqui?
Se me puder fornecer o link?
Olá, ainda não publicado, à espera de moderação.
Ok, se você quiser, então você pode me fornecer o código para que eu possa dar uma olhada nele.
Melhor se você esperar pelo artigo, porque eu tenho muitas versões.
E há uma dependência...
Treinei "SMM" (modelo Markov oculto) em retornados, dividi-o em 10 estados e ensinei-o sem um professor, por isso dividiu distribuições diferentes por si só
distribuições estatais.
E aqui agrupei os retornos por estados, ou seja, cada fila é um estado de mercado separado.
Alguns estados (1,4,6,8,9) têm muito poucas observações, por isso não podem ser percebidas de todo
E agora vou tentar regenerar a série, ou seja, fazer uma soma cumulativa, se alguma tendência for encontrada em alguns dos estados - a regularidade na direção
Eu fiz uma soma cumulativa.
Os Estados 5 e 7 têm um padrão consistente, 5 para a baía e 7 para a aldeia.
você está finalmente a começar a ir na direcção certa :)
apenas força bruta com uma simples força bruta e escolha o melhor padrão
Com a dedução lógica e o grande método de dedução nunca se pode encontrar um esquema lucrativo, há demasiadas variaçõesVocê está finalmente começando a ir na direção certa :)
tudo o que você tem que fazer é forçar a força bruta com uma simples busca por força bruta e escolher o melhor modelo
Você nunca encontrará um esquema lucrativo por dedução lógica e o grande método de dedução, existem muitas variantesmas o engraçado é que estes estados 5 e 7 mudam com mais frequência, não são contínuos no tempo e outra coisa é que eles trocam entre si))
o gráfico de transições de estado
Isto é o que parece quando se trocam. Vermelho é vender e azul é comprar.
Agora eu quero adicionar aos parâmetros otimizados a dependência de sinais nas distribuições, eu fiz isso para o início, para ver
se a curtose for superior a algum valor (podemos optar por ela), então temos uma situação plana e é possível comprar/vender com a mesma probabilidade (e depois corrigir todas as erradas)
mais adiante na assimetria, se houver um certo lado, então a probabilidade do sinal para comprar ou vender é deslocada
Esta é uma primitiva, mas é aproximadamente a forma como o optimizador pode seleccionar os alvos
Tudo o que você precisa obter da métrica é um erro de classificação em uma amostra de teste (para ser treinado em uma amostra de treinamento). Os hiperparâmetros são numerados no otimizador e o modelo com o menor erro é selecionado. O que é não-interpretável aqui? Você só precisa saber se tal modelo pode generalizar ou não, olhando para os erros nos dados de teste.
Acabei de fazer um exemplo de como trabalhar com este tipo de porcaria.
A questão está na interpretabilidade do modelo eventualmente escolhido (que na verdade será comercializado).
mas o engraçado é que estes estados 5 e 7 mudam com mais frequência, não são contínuos no tempo e também o engraçado é que eles trocam uns com os outros)
tabela de transições de estados
Isto é o que parece quando se trocam. venda vermelha e compra azul
Faça-o com RL, o modelo de Markov precisa de aproximação
A questão é a interpretabilidade do modelo resultante (que irá realmente negociar).
Os modelos indutivos não são, em regra, interpretáveis, quer se trate de programação genética ou de redes neurais... leva muito tempo a desmontar
python e r provavelmente têm pacotes correspondentes
exemplo para árvoresBem, faça tudo através do RL, o modelo Markov tem que ser aproximado por algo
Porquê aproximá-lo? Já está dividido em 10 estados pelo algoritmo de Viterbi, como um cluster em essência.
Eu acho que o preço deve ser aproximado antes de fazer devoluções ou não fazer devoluções?
A propósito, se alguém quiser fazer um "cmm" aqui está um artigo com código e exemplos em R
http://gekkoquant.com/2014/09/07/hidden-markov-models-examples-in-r-part-3-of-4/