Discussão do artigo "Criação de uma estratégia de retorno à média com base em aprendizado de máquina" - página 6
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Exemplo de modos de mercado. Se uma ordem foi aberta no modo amarelo, ao mudar o modo para vermelho, a ordem será fechada?
Isso é muito importante, pois a tendência já mudou e, em seu script, pode estar escrito na condição para esperar um stop loss
Para a pureza do experimento, seria necessário ter tomadas e paradas iguais - o número de negociações não se tornaria menor, e o excesso de posições (e a avaliação deslocada da correção/lucratividade dos sinais) seria excluído.
Para garantir a pureza do experimento, seria necessário tomar posições de compra e venda iguais - as negociações não se tornariam menores, e o excesso de posições (e a avaliação tendenciosa da correção/lucratividade dos sinais) seria excluído.
O artigo foi escrito não para obter dicas muito úteis, mas para mostrar uma abordagem interessante. O código para experimentos independentes é fornecido.
A abordagem é interessante e correta - ninguém a contesta. Só não entendo por que as configurações padrão do artigo foram escolhidas para apresentar os resultados de forma desvantajosa.
PS. Enquanto eu escrevia minha resposta, havia uma nota dizendo que não era possível postar algo assim. Peço desculpas se isso também não for o que você deseja.
A abordagem é interessante e correta - ninguém a contesta. O que não está claro é por que as configurações padrão do artigo foram escolhidas para apresentar os resultados de forma desvantajosa.
PS. Enquanto eu escrevia minha resposta, havia uma nota dizendo que não era possível publicar algo assim. Peço desculpas se isso também não for o que você deseja.
(1) As configurações de parada não afetam a generalização dos modelos, (2) apenas sua seleção.
Por que fazer (2) se (1) for afirmado?
Se eu entendi corretamente, os modelos sem SL e TP são treinados, mas aqueles com melhor desempenho são selecionados, nesse caso, quando SL = TP * 10. Estranho, seria mais lógico fornecer/mostrar os resultados do teste Python sem SL e TP no artigo, para que (1) fique claramente visível. Ah, sim, você não pode ver o patrimônio líquido nos gráficos Python, de qualquer forma, qual é a utilidade.....
PS. (1) e (2) na citação são definidos por mim.Por que fazer (2) se (1) é afirmado?
Se entendi corretamente, os modelos sem SL e TP são treinados, mas aqueles com melhor desempenho são selecionados, nesse caso, quando SL = TP * 10. Estranho, seria mais lógico fornecer/mostrar os resultados do teste Python sem SL e TP no artigo, para que (1) fique claramente visível. Ah, sim, você não pode ver o patrimônio líquido nos gráficos Python, de qualquer forma, qual é a utilidade.....
PS. (1) e (2) na citação são definidos por mim.Aqueles que lerem o artigo encontrarão um bom bônus no final - um gráfico do terminal, que mostra o drawdown.
Em vez de reclamar, tudo o que você precisa fazer é executá-lo e experimentá-lo. Esta é mais ou menos a aparência de uma resposta a essas perguntas. O treinamento em um ciclo/exportação/compilação leva um minuto. Escrever um comentário sem sentido como este leva 30 segundos. Mais alguns insights surgem durante: "Ah, sim, ah, certo, aqui estou eu como comentarista".
O que é isso? De onde vem a irritação? Onde estão as respostas substantivas?
Parei de executar códigos Python de artigos assim que ficou claro que o que é descrito nos artigos é apenas uma pequena parte, e o restante é feito e desenvolvido por qualquer pessoa, exceto o autor do artigo.
Você escreveu um artigo? - seja gentil o suficiente para responder às perguntas em vez de escrever respostas sem sentido de três segundos.
Não sei nem como responder aos conhecidos "comentaristas trolls". Tentei várias opções.
Você tem alguma opinião sobre como melhorar o TC? Compartilhar)