Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3071
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Em seguida, você pode dividir um recurso em 16 quanta, numerá-los e marcá-los como categóricos. A árvore verificará de forma semelhante cada categoria/quantum (==0 ou ==1 ou ==2 ....). Você também pode colocar quanta desinteressantes em uma categoria.
O resultado será 1 em 1. Ou quase, devido ao quantum desinteressante, pode ser que a árvore o escolha como o melhor durante a divisão.
No lado positivo, apenas um chip, cálculos mais rápidos. O tamanho dos arquivos e o consumo de memória serão significativamente reduzidos.
Foi quase por aí que comecei. Mas não, não funcionará assim, porque o método de construção de modelos tem sua própria ideia de beleza e considerará o lixo como tal - já passamos por isso antes - nós sabemos.....
classicamente, um conjunto de sinais a preços de fechamento
15 anos de OOS
15 anos sem uso
A abordagem acabou sendo curiosa, mas sensível às características mesmo assim. Simplesmente não funciona dessa forma com os repatriados.
Você pode compartilhar os parâmetros do catboost? Todos os que você alterou.
Você pode compartilhar os parâmetros do catboost? Todos os que você alterou.
1 profundidade,
tocos?)
E as fichas? Eles disseram que não há retornos.
Seleção dos melhores modelos por trem ou por OOS?
Cotos, não é?)
E as fichas? Disseram que não retornaram.
Seleção dos melhores modelos por trem ou por oos?
Sim, eliminando padrões
Se estivermos falando sobre a seleção final, então pelo R2 geral e que os oos não diferem do traintest. É uma questão de gosto e cor.
Classifiquei os sinais até agora, porque estou escolhendo há muito tempo. Posso dar uma dica de que é melhor não usar sinais bidirecionais, que separam claramente compra e venda (como retornos), porque eles levam a um grande viés. Quando a tendência global muda, por exemplo. Você precisa de sinais com uma média estacionária, de preferência.Eo fato de que no SB , com qualquer distribuição, não se deve encontrar nenhum padrão, em linhas maiores que 200k akurasi +-0,1% emtorno de 50%, a correlação do retorno futuro com o previsto é menor que +-0,01
Mas se você prever todos os tipos de indicadoressuavizados e habilmente manchados para a direita e para a esquerda (ZZ e assim por diante), então a previsão do SB estará fora da escala de inadequação, como se você pudesse prever o SB com uma precisão de 60 ou até 95%, dependendo dasconfigurações do classificador. Isso é um absurdo, assim como na série de preços a situação não émuito diferente.
Mesmo os sinais e alvos corretamente preparados, que dão um alfa honesto de 1-2%, e isso geralmente é visto com desconfiança, há muitos momentos mais sutis (começando pelas autocorreções persistentes banais de negociações dentro do spread ,passando para minutos, para tendências de divisão estúpidas etc. de natureza aleatória) .Fazendo com que mesmo esses 1-2% não sejam negociáveis. Mas o que fazer, essa é a realidade, precisamos pensar na direção dos dados e não dos pacotes em R.
Durante anos, às vezes venho aqui e vejo discussões sobre previsões com "8% de erro" e SB sobre patrimônio líquido debacktest,"é uma pena". É óbvio que esses pesquisadores não têm perspectivas, se não prestaram atenção a isso de imediato e, depois, sem estímulo, não descobriram como lidar com isso por conta própria.
Sevocê quiser prever o ZZ, ou qualquer retorno, ou qualquer outra coisa, fique à vontade para fazê-lo, mas use SOMENTE o lado direito da série para o cálculo dos alvos, assim como você usa SOMENTE o lado esquerdo para os sinais. Essa é a lei, caso contrário, você terá apenas autoengano. Caso contrário, o futuro é misturado com o passado e o passado é previsto apenas com base no passado, e é por isso que os números são tão graciosos.
PS. Não sou egípcio e não vou a lugar algum. Além disso, valorizo mais os relacionamentos do que o dinheiro.
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