Existe um padrão para o caos? Vamos tentar encontrá-lo! Aprendizado de máquina com o exemplo de uma amostra específica. - página 13
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Se nenhum deles der nada, qual é o sentido de falar sobre uma conexão mítica entre eles? lixo + lixo...?
Você pode calcular quantas combinações haverá se eu tiver, digamos, 5.000 preditores? Seria bom treinar cada combinação 100 vezes com um sid.... diferente. e, digamos, um minuto para o treinamento, quanto tempo isso levará?
Você pode calcular quantas combinações serão necessárias se eu tiver, digamos, 5.000 preditores? Cada combinação deve ser treinada 100 vezes com um sid diferente.... e, digamos, um minuto para o treinamento, quanto tempo levará?
Pegue algumas partes de indicadores diferentes, todas as outras serão semelhantes de qualquer forma.
Não faz sentido procurar uma conexão entre eles, supostamente algumas combinações darão melhores resultados, quando separadamente não dão nada.
e se eles funcionarem separadamente, sua combinação pode fortalecer o TS, mas nem sempre.
Pegue algumas peças de indicadores diferentes, todas as outras serão semelhantes de qualquer forma
não faz sentido procurar uma conexão entre eles, supostamente algumas combinações darão melhores resultados, quando individualmente não dão nada.
E se eles funcionarem separadamente, sua combinação pode fortalecer o TS, mas nem sempre.
O que é "não dar nada", como você mede isso? Por exemplo, eu estimo a mudança de probabilidade de cada segmento quântico do preditor e seleciono, digamos, aqueles que mudam a probabilidade em 5% em uma direção ou outra.
E sobre os diferentes indicadores, bem, eu já publiquei os dados internos do modelo aqui - ele inclui um número razoável de indicadores - você tem certeza de que, se substituí-los aleatoriamente por outros, o modelo terá o mesmo resultado?
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Existe um padrão no caos? Vamos tentar encontrá-lo! Aprendizado de máquina com o exemplo de uma amostra específica.
Aleksey Vyazmikin, 2022.11.02 18:10
Aqui está outra variante - gosto ainda mais dela, pois o resultado é estável em todas as amostras.
O que é "nada" e como você o mede? Por exemplo, eu estimo a mudança de probabilidade de cada segmento quântico do preditor e seleciono, digamos, aqueles que mudam a probabilidade em 5% em uma direção ou outra.
E sobre indicadores diferentes, bem, eu já publiquei os dados internos do modelo aqui - ele inclui um número decente de indicadores - você tem certeza de que, se substituí-los aleatoriamente por outros, o modelo terá o mesmo resultado?
Bem, como medir com novos dados.
E quando há muitos deles, é impossível interpretar os resultados.
Bem, como você mede os novos dados
e quando há muitos dados, é impossível interpretar os resultados.
Impossível, por isso estou desenvolvendo diferentes métodos de seleção.
É possível analisar novos dados, mas devemos esperar que o resultado se repita nos próximos novos dados.... Eu gostaria de ter algum critério interno para avaliar o preditor, o que me permite esperar isso com uma probabilidade maior.
Eu estava fazendo alguns experimentos, que provavelmente publicarei mais tarde, e descobri que é possível treinar um modelo no primeiro semestre de 2014 e ele ganhará em 2022.... mas nem sempre nos semestres intermediários entre esses períodos. Então, que conclusões devemos tirar - o modelo é uma escória ou ainda precisa de preditores adicionais para identificar a diferença entre esses semestres?
Impossível, por isso estou desenvolvendo métodos diferentes de seleção.
É possível analisar novos dados, mas devemos esperar que o resultado se repita nos próximos novos dados.... Gostaria de ter algum critério interno para avaliar o preditor que me permitisse esperar isso com uma probabilidade maior.
Eu estava fazendo alguns experimentos - provavelmente publicarei mais tarde - e descobri que você pode treinar um modelo no primeiro semestre de 2014 e ele ganhará em 2022.... mas nem sempre nos semestres intermediários entre esses períodos. Então, que conclusões devemos tirar - o modelo é uma escória ou ainda precisa de preditores adicionais para identificar a diferença entre esses semestres?
Bem, peguei 4 indicadores padrão com períodos diferentes e treinei neles para os últimos 12 anos, o teste dos 10 anos anteriores (à esquerda da linha pontilhada).
Ele apenas cai na mudança da tendência global (gráfico laranja), mas o TS de alguma forma se mantém.
Então, você pode ver que tipo de negociações ele abre no gráfico e onde, de modo que possa estimar aproximadamente o princípio e começar a partir daí.
Bem, peguei 4 indicadores padrão com períodos diferentes e treinei com eles nos últimos 12 anos, o teste dos 10 anos anteriores (à esquerda da linha pontilhada).
Lá, ele simplesmente cai na mudança da tendência global (gráfico laranja), mas o TS de alguma forma se mantém.
Em seguida, você pode ver que tipo de negociações ele abre no gráfico e onde, de modo que possa estimar aproximadamente o princípio e começar a partir daí.
Parece uma estratégia de contra-tendência com entradas em outliers/tendências fortes contra o movimento - poucas negociações em 10 anos.
Se o Recall for muito baixo, também faz sentido combinar modelos - eles podem se cruzar muito raramente, mas o número de negociações aumentará ao longo do período.
Parece ser uma estratégia de contra-tendência com entradas em outliers/tendências fortes contra o movimento - poucas negociações em 10 anos.
Com o Recall ultrabaixo, também faz sentido combinar padrões - eles podem se sobrepor muito raramente, mas o número de negociações aumentará ao longo do período.
Este é apenas um exemplo
Este é apenas um exemplo
Um exemplo de um padrão consistente revelado pelo modelo em um longo período de tempo? Sim.
Um exemplo da manifestação de um padrão estável revelado pelo modelo em um longo período de tempo? Sim.