Onde está a linha entre o encaixe e os padrões reais? - página 50
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Sim, eu estou ciente disso. Eu não vou fazer isso. Mas é inútil se preocupar com ele até que o computador distinga o gato do gato de acordo com as características externas.E quando o fizer, o mercado parecerá completamente diferente. :о)
O "efeito secundário" é um fenômeno tão comum no TS otimizado que é chato até mesmo demonstrá-lo.
A única maneira de não detectá-lo de fato é perseguir sem lucro, mas provar que um padrão não pode existir.
Boa sorte.
Eu pensei e pensei e cheguei à conclusão: a busca por padrões não vai um pouco mais "profunda" do que adequada? Deixe-me explicar com o exemplo de uma experiência que estou conduzindo. Há uma rede neural que eu utilizo. Normalmente eu o treino por uma ou duas horas. Normalmente recebo 30-50% dos resultados e depois passo com sucesso nos testes (1/6 de um período de treinamento). Problema para identificá-los, a simples adivinhação funciona contra mim neste caso. Tentei ensinar 4 horas - infelizmente, apenas cerca de 20% dos despachantes bem sucedidos. Conclusão: a recondicionamento, um ajuste foi-se. Frustrado e.... decidiu continuar o treinamento. 12 horas, os mesmos 20%. 24 horas, mais uma vez 20%, mas notei que eles passam o período de avanço apenas um pouco pior do que o período de treinamento. Antes, mesmo os melhores resultados mostravam alguma queda notável no desempenho, e estes 20% eram na verdade os melhores resultados de treinamento de todos os conjuntos. Eles costumavam ser distribuídos de forma aproximadamente uniforme entre os outros. Ficou interessante. Passou quase 72 horas de treinamento até o momento. Oh milagre. Dos 200 melhores resultados, mais de 123 passaram com sucesso nos testes de avanço. Você pode tentar jogar o jogo de adivinhação de forma lucrativa.
O aumento do tempo de aprendizado levou a uma melhoria gradual no resultado no período da Amostra. O que é natural. O resultado de 72 horas superou o resultado de 2 horas por um fator de mais de 4. O resultado do OOS também acabou melhorando, mas não houve nenhum gradualismo de que falar, houve um fracasso óbvio.
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O que isto lhe diz?
Uma opção triste e óbvia: sobre metodologia de treinamento imperfeita e NS sobrecarregada) A GA clássica é um pouco pesada para ensinar NS, mas sim, há muito a ajustar... A NS tem muita liberdade, as entradas da NS também são claramente redundantes e nem todas suficientemente informativas, a NS as "descartou" bastante no processo de aprendizagem. Poderíamos também fazer experiências com a arquitetura.
Otimista e talvez prematuro: um TS capaz de identificar as regularidades com seu "intestino", é simplesmente "obrigado" a fazê-lo, a fim de alcançar seu melhor resultado no período de treinamento. É claro, se estes padrões forem significativos para este resultado.
Etiquetas. Não sei o que este argumento/holivar tem a ver com a busca/nascimento da verdade, mas parece que consegui identificar por mim mesmo a resposta para o tópico do fio condutor.
O limite está entre as partes esquerda e direita do gráfico e é definido da seguinte forma:
Se este TS particular, sendo otimizado na parte esquerda do gráfico está estatisticamente inclinado para "profit-tail "** na parte direita do gráfico - então existe um padrão.
Caso contrário, é um encaixe inútil.
// estatisticamente inclinado* - neste contexto, queremos dizer múltiplas (1 ) mudanças de prazos de otimização e (2) mudança de instrumentos comerciais
// "Profit-tail "** - "after-efects". Estatísticas mais lucratividade no segmento futuro adjacente.
Esta definição leva em conta a possibilidade tanto de padrões "eternos" quantotemporais.
A linha marcada é precisa em um sentido qualitativo. Depois há apenas avaliações quantitativas (tempo de vida, grau de manifestação, etc.). Ou o caixote do lixo.
Concordo 100%.
Gerasim coloca uma noção um pouco diferente de ajuste como na busca de regularidades, equacionando-as, apagando assim a linha. Mas elas são apenas diferentes no que diz respeito ao ajuste na história - o sistema está perdendo para frente, mas quando se "ajusta" à regularidade real durante o período de otimização - o avanço é rentável (pelo menos até 25% do período de otimização).
Esta é exatamente a vantagem sobre a qual você escreveu. Outra questão é como não transformar a busca ("tuning to") de um padrão real em um ajuste baseado na história.
aqui já depende e tempo de otimização, etapa de mudança dos parâmetros de entrada, preparação dos parâmetros de entrada, etc., todos que estão no assunto conhecem e são orientados...
Repito - sobre este assunto ("como...") você pode olhar com mais detalhes aqui.
1. Passou quase 72 horas em treinamento até o momento. Oh milagre. Dos 200 melhores resultados, mais de 123 passaram no teste de avanço com sucesso. Você pode tentar jogar o jogo de adivinhação de forma lucrativa.
O aumento do tempo de treinamento levou a uma melhoria gradual dos resultados no período da amostra. O que é natural. O resultado de 72 horas superou em mais de 4 vezes o resultado de 2 horas. O resultado do OOS também melhorou a longo prazo, mas não houve tal coisa como gradualismo, foi um fracasso óbvio.
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2. O que isso lhe diz?
1. Se a reprodução repetida da experiência mostra a repetibilidade deste "milagre" para diferentes tempos e povos de instrumentos, podemos falar de uma regularidade do resultado obtido.
2. Até agora, quase nada. Ver o ponto 1.
Deixe-me tentar raciocinar de forma lógica.
1) O que é um padrão? O mesmo comportamento de preço sob certas condições.
2) O que as condições descrevem? Algumas características selecionadas de uma tabela de preços.
3) As características da tabela de preços são constantes? Geralmente inconstante.
4) Como é definida uma característica? Por tempo e características de preço.
5) Portanto, quando é possível o mesmo comportamento de preço? É possível quando os indicadores não são constantes (diferentes).
6) O que caracteriza um indicador não-variável? As características de um processo orientado pelo tempo e pelo preço que descreve a mudança nos indicadores.
7) Portanto, o que é um padrão no mercado? Uma regularidade é o mesmo comportamento do preço quando há certas mudanças nas características do processo considerando tempo e preço e descrevendo a mudança dos indicadores no gráfico de preços descrevendo a regularidade.
Acontece que a regularidade difere do ajuste em que as condições de realização da regularidade (o mesmo comportamento) mudam em sincronia com a mudança da tabela de preços de acordo com certas leis, mas as mesmas coisas não mudam no ajuste. Acontece que as condições estatisticamente determinadas raramente podem descrever a regularidade, pois há muito menos características constantes do que variáveis no mercado. Fringe assim destaca os sistemas de análise dinâmica como o tipo com melhor capacidade para descrever padrões.
Sim, eu estou ciente disso. Eu não vou fazer isso. Mas até que o computador não possa distinguir um gato de um gato por sua aparência, ele é inútil. E quando o fizer, o mercado terá uma aparência completamente diferente... :о)
Deixe-me tentar raciocinar de forma lógica.
1) O que é um padrão? O mesmo comportamento de preço sob certas condições.
O preço não pode ser o mesmo sob certas condições. Simplificando, a probabilidade de a história se repetir dentro de uma tubulação é próxima de 0. A razão para isto é que há ruído nas citações.
Uma vez que TA se baseia na busca de algo no passado a fim de explorar esse algo no futuro, então:
1. ruído - alguns padrões do passado sem memória - processos aleatórios. Como há dispersão, os padrões nos dados históricos são distribuídos de forma desigual, ou seja, densos, depois vazios. Tendo encontrado um acúmulo significativo de padrões de ruído antes de algum comportamento de preço com alta probabilidade, o TS durante a otimização (treinamento) pode considerar esses mesmos padrões como "sinais comerciais". Naturalmente, é muito improvável que tais "padrões" passem nos testes de avanço, uma vez que é improvável o acúmulo excessivo em diferentes partes dos dados históricos, enquanto que a ausência de relações estáveis de causa e efeito, ou seja, a memória dará uma perda.
2. Sinais comerciais reais - alguns padrões passados que precedem alguns comportamentos futuros de preços, ou seja, processos não aleatórios com memória. Como estes padrões precedem os sinais comerciais, eles se acumulam uniformemente, ou seja, primeiro o padrão, depois o sinal comercial - uma relação de causa e efeito estável (se for instável - não é mais um padrão). Se o TS revelar estes mesmos padrões, pelo menos em parte, ele pode passar nos testes de avanço.
Teoricamente, poderia-se tentar filtrar o ruído dos padrões. Isto é, pegue todos os sinais comerciais nos testes futuros e os divida em duas categorias:
1. O sinal mostra uma perda - ruído
2. O sinal deu um lucro - um padrão
Então podemos, por exemplo, ensinar os NS a distinguir o ruído dos padrões por atributos adicionais. Como resultado, obtemos o TS com supressor de ruído. De qualquer forma, alguma porcentagem do ruído passará, mas não há supressores de ruído de 100% na natureza.
Em resumo, o bazar deve ser filtrado pelos resultados dos testes prospectivos - fora da amostra, ou seja, do OOS, mas não em uma amostra representativa - Amostra. Se você filtrar sinais na Amostra, o que muitos estão tentando fazer - você obtém um ajuste ao quadrado.
1. O sinal deu uma perda - ruído
2. O sinal deu um lucro - um padrão
hahahahahahaha
É como dividir os animais em "prejudiciais" e "úteis". Então aqui também - há um movimento de preços... Mas se ganhamos um centavo com isso, então condescendemos em chamá-lo de "legítimo"... Caso contrário, é "ruído" sem sentido - claro, não nos fez sentir melhor, deve ser um acidente...
Xamãs! Antropocentristas! Não zangue a Deus!
:)
O que os gatos têm a ver com isso?
Responderei com uma canção ( Eduard, o Cruel). Podemos passar sem gatos, mas o ponto não muda... Fazemos a máquina medir a alma com uma régua... e tentamos revelar as regularidades. Eles estão lá, sem dúvida, mas podemos olhar para todos eles de uma só vez (o que consumirá muitos recursos) ou não nos preocupamos em adicionar um ou mais instrumentos à história atual, porque é cem por cento adequado, e como na verdade é um movimento browniano, só podemos obter resultados fragmentados. Como aqui, por exemplo (+/-/++/---/+/+/--/+/+/--/-/). Visualmente parece que há mais prós, porque os queremos, mas na realidade não os queremos...
Provavelmente a próxima pergunta é - Onde está a canção? :о))