Обсуждение статьи "Исследование сезонных характеристик финансовых временных рядов при помощи диаграмм Boxplot" - страница 24
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
А почасовой статистики нет? не смог разглядеть
Т.е. изначальная гипотеза: в определенные часы приращения, в среднем, растут, т.е. в эти периоды будет достигнут макс. профит. Если получить почасовую статистику профитов через оптимизацию, то можно подтвердить\опровергнуть гипотезу (не добавляя новых параметров в ТС)
А если оптимизатор найдет другие часы, то это будет подгонка. Такое с высокой вероятностью начнет происходить при увеличении кол-ва параметров ТС, т.е. генетика будет торговать не там и ничего не найдет из предположенного (как вариант).
Запускался почти штатный механизм оптимизации/торговли, никакой сбор статистики по часам в этот WFO не встроен. Это уже другая задача, но вроде не особо трудная - кто первым найдет свободное время, тот и будет молодец ;-). Пока можно ориентироваться на параметры inStartHour; inCountHours, найденные WFO (в последней колонке) - кое-где там система предлагает торговать с вечера. Но по-хорошему, в советник нужно встроить принудительное закрытие через inStartHour + inCountHours часов, потому что сейчас он часто пересиживает убытки (особенно учитывая большие периоды машки).
1. Без изначальных предпосылок (стат. исследования) нет никакой оптимизации, нечего оптимизировать. Можно оптимизировать свои фантазии, но тогда и результат будет в виде розовых пони
2. Не надо путать генеральное стат. исследование со статистикой, получаемой во время оптимизации. Иначе хвост начинает вилять собакой.
Неплохо бы давать ссылки на цитаты.
1. Оптимизация применяется к Системе. Существование Системы не имеет отношения к Исследованию или Статистике. Стратегия - это система, взаимодействующая с рыночными параметрами. Ее оптимизация - поиск лучших значений на выбранном временном участке. Результат оптимизации - значения параметров (предпологаемо) обеспечивающих максимальный прирост депозита.
2. Сам ГА уже содержит статистическое исследование. Но, оно от нас скрыто и автоматизировано в самом алгоритме. Статистика по стратегии - это другое. Это результат оптимизации, а не часть ее механизма.
Суть оптимизации - поиск значений параметров дающих наилучшее значение целевого параметра.
Суть ГА - метод сжатия области поиска значений дающих наилучшее значение целевого параметра.
Суть статистического исследования - накопление данных, выявление связей Значений, Событий, Процессов и анализ их повторений.
Суть закономерности - связь объектов выявленная и подтвержденная статистически.
Статистическое исследование используется в поиске значений параметров т.е. оптимизации. Исследование встроено в генетический алгоритм. В тестере этот процесс автоматизирован и мы видим только результат.
Статистическое исследование используется в поиске значений параметров т.е. оптимизации. Исследование встроено в генетический алгоритм. В тестере этот процесс автоматизирован и мы видим только результат.
Статистическое исследование не используется в поиске конкретных значений конкретных параметров. Оно используется в поиске самих параметров и их распределений.
Оптимизация используется для максимизации целевой ф-ии, на то она и оптимизация. Стат. исследование не всегда приводит к оптимизации, а только при необходимости оптимизировать какой-то процесс, на основании этого исследования.
Еще раз предложу сходить сюда, чтобы закрыть этот вопрос наконец.
Хорошая статья, легко и приятно читается.
В лоб оптимизацией такую закономерность пришлось бы искать долго (хотя, натравить ГА можно попробовать).
Но после макро-анализа, когда уже видны "водоемы с рыбой", найти оптимизатором конкретные параметры и проверить их на форварде будет быстрее и проще.
Медианная позиция в споре "сабер-дмитриевский" ;)
А чего развели срач — не понятно.
Хорошая статья, легко и приятно читается.
В лоб оптимизацией такую закономерность пришлось бы искать долго (хотя, натравить ГА можно попробовать).
Но после макро-анализа, когда уже видны "водоемы с рыбой", найти оптимизатором конкретные параметры и проверить их на форварде будет быстрее и проще.
Медианная позиция в споре "сабер-дмитриевский" ;)
А чего развели срач — не понятно.
Сам такой же позиции придерживаюсь.
Срач из-за ложных концепций, которые засоряют мозг, якобы ГА может все и даже статистику, и не надо никуда смотреть.
А так, по материалу уже можно ботов штамповать пачками и оптить себе на радость.
спасибо
Срач из-за ложных концепций, которые засоряют мозг, якобы ГА может все и даже статистику, и не надо никуда смотреть.
Думаю, скорее, из-за непонимания.
Думаю, скорее, из-за непонимания.
Если добавить в ТС свободных членов (параметров), то ГА начинает жестко обламываться с выбором оптимальных, проверял и не раз. Каждый доп. параметр это доп. измерение в Гильбертовом пространстве. И интерпретировать это потом не представляется возможным (а что надо поменять вообще, чтобы заработало на ООС). Вот и пойми потом где искать.
А такой простой пример, как в статье, конечно оптится на ура.
Если добавить в ТС свободных членов (параметров), то ГА начинает жестко обламываться с выбором оптимальных, проверял и не раз. Каждый доп. параметр это доп. измерение в Гильбертовом пространстве. И интерпретировать это потом не представляется возможным (а что надо поменять вообще, чтобы заработало на ООС). Вот и пойми потом где искать.
А такой простой пример, как в статье, конечно оптится на ура.
Ну, оптить тоже можно по разному.
Если тупо включить перебор всего по всему диапазону с мелким шагом, то, конечно, ждет облом.
Но можно же и оптимизировать аналитически: зажать все параметры в интуитивно правильном положении, прооптить грубо один логический блок, выбрать его диапазон значений. Зажать этот блок в средине оптимальных значений, прооптить следующий. Дойдя до последнего, закрепить всем уже сильно суженные диапазоны и прооптить с более мелким шагом.
Или посмотреть закономерности по часам, проверив их отдельно (и на каждом посмотрев разные параметры МА), потом оставить только перспективные часы (1-4) и уже на них подробно оптить остальное.
Та же аналитика, только в профиль.
Думаю, что-то подобное и имел в виду сабер, а не тупой брутфорс всего подряд.
Та же аналитика, только в профиль.
как бы да, один утверждает, что умножение на бумаге с карандашом это статическая аналитика, другие утверждают, что если нажать пару кнопок на калькуляторе, то результат будет такой же
причем умеющие умножать столбиком, считают, что те кто умножил на калькуляторе не понимают сути происходящего
ну а затем как заведено матерый холивар с призывами ко всеобщему преклонению колен перед теми кто кричит громче, иначе так и будете считать все на калькуляторе, а тема "интеграла по полю" еще не раскрыта и Ваш калькулятор там будет бессилен
Ну, оптить тоже можно по разному.
Если тупо включить перебор всего по всему диапазону с мелким шагом, то, конечно, ждет облом.
Но можно же и оптимизировать аналитически: зажать все параметры в интуитивно правильном положении, прооптить грубо один логический блок, выбрать его диапазон значений. Зажать этот блок в средине оптимальных значений, прооптить следующий. Дойдя до последнего, закрепить всем уже сильно суженные диапазоны и прооптить с более мелким шагом.
Или посмотреть закономерности по часам, проверив их отдельно (и на каждом посмотрев разные параметры МА), потом оставить только перспективные часы (1-4) и уже на них подробно оптить остальное.
Та же аналитика, только в профиль.
Думаю, что-то подобное и имел в виду сабер, а не тупой брутфорс всего подряд.
Никак нет возможности узнать что он имел в виду, он ничего об этом не написал
Обычно, его "исследования" заканчиваются фразой: "что-то нашел, почему-то работает. Без выводов."
В машинном обучении есть четкое разделение: Exploratory analysis и создание модели(алгоритма). Делать Exploratory через генетику это только на этом форуме придумали.
Например, можно посмотреть на OOS и увидеть dataset shift (covariate shift etc.) в данных, относительно опт. подвыборки, что показано в статье. Сабер предлагает оптить до посинения, что бы найти сет, который работает хорошо на обеих подвыборках, без понимания что изменилось на этом участке. Это ничто иное, как мартышкин труд.