Прошу практического совета. - страница 2
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
Alexandr Andreev:
.........
итог вычел из еденицы т.е. чем ближе к 0 итог тем лучше результаты..... другими словами пока что результаты не особо т.к. 0.75 это ваши 75, хотя смотря с чем сравнивать..... максимально плохая оценка будет 1 (100%) максимально хорошая 0
Надо понимать что оценка 90 в десять разу лучше чем оценка 99.... при это оценка 99 в десять разу лучше чем оценка 99.9... число 100 по факту возможно только когда у всех модулей будет оценка ошибки 100 ... тоже спроведливо и с другой стороны. т.е. оценка 0.1 в десять разу хуже чем оценка 0.01. При этом оценка 10 в десять раз хуже чем оценка 1.
.........
Совсем не понял логику.... Если модуль выдал ошибку на необученных данных в 4.43% , то 100 - 4.43 = 95.57% это процент безошибочных ответов. Почему этот процент нужно считать хуже чем 95.01% ??? Что до меня не доходит?
Наверно лучше получить сумму квадратов для ошибок модуля, и извлечь корень.
Тем самым получаем общую оценку ошибок модуля.
Чем ближе к нулю получается значение, тем лучше.
Как то так.
Оценка показывает, что Mod5 имеет наименьшую ошибку.
Спасибо, но это не то. Я для себя ввёл критерий - модуль показавший процент ошибок более 30 просто исключается из работы.
И задача стоит не узнать какой из модулей даёт наименьшее количество ошибок, а с какими параметрами все модули дадут более "ровный" результат.
П первом посте я привёл табличку с результатами при изменении только одного параметра, последнего. А если я прогоню скрипт и с другими изменёнными параметрами, то табличка получится много больше. Взглядом уже все значения не охватишь, а средняя ошибка, мне кажется, говорит не о многом...
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Прошу практического совета.
Сергей Таболин, 2020.06.06 17:18
Собственно вопрос: как правильно оценить результаты?
Ошибка каждого модуля приведена в процентах. 0% - идеальный результат.
Хочется чтобы была ошибка каждого модуля минимальна, но и разброс чтобы был минимален.
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Прошу практического совета.
Сергей Таболин, 2020.06.07 08:00
Совсем не понял логику.... Если модуль выдал ошибку на необученных данных в 4.43% , то 100 - 4.43 = 95.57% это процент безошибочных ответов. Почему этот процент нужно считать хуже чем 95.01% ??? Что до меня не доходит?
Спасибо, но это не то. Я для себя ввёл критерий - модуль показавший процент ошибок более 30 просто исключается из работы.
И задача стоит не узнать какой из модулей даёт наименьшее количество ошибок, а с какими параметрами все модули дадут более "ровный" результат.
П первом посте я привёл табличку с результатами при изменении только одного параметра, последнего. А если я прогоню скрипт и с другими изменёнными параметрами, то табличка получится много больше. Взглядом уже все значения не охватишь, а средняя ошибка, мне кажется, говорит не о многом...
Оценкой минимизации ошибок и определяют подходящую модель.
А какие параметры использовать для модели, откуда нам знать ваш алгоритм и их параметры, а тем более способ их нахождения?
Способ их нахождения должен соответствовать той модели которую построили.
Надо найти максимум, посчитать среднее и, в зависимости от среднего, подкорректировать максимум. А потом выбирать по минимальному максимуму. Надо придумать формулу коррекции максимума, там должен быть коэффициент. А величину коэффициента подобрать умозрительно.
Да чисто тупо - максимум умножить на среднее и на коэффициент. Меняя коэффициент, посмотреть какой вариант становится лучшим - вот так подобрать коэффициент.
Оценкой минимизации ошибок и определяют подходящую модель.
А какие параметры использовать для модели, откуда нам знать ваш алгоритм и их параметры, а тем более способ их нахождения?
Способ их нахождения должен соответствовать той модели которую построили.
Прошу прощения, если не совсем правильно выразился )))
Я имел ввиду под "результаты" три строки таблицы, три результата. Результат - это проценты ошибочных ответов всех 15-и модулей.
Еще вариант. Не в тему, но тоже способ. Не проценты смотреть, а типа рейтинга посчитать. В каждой колонке получатся целые числ от 1 до 3 (или 1 ,1, 2 и т.п.). Потом посчитать средний рейтинг.
Еще вариант. Делать выбор в две ступени. Выбрать несколько по наилучшему среднему, а из них выбрать один по наилучшему максимуму. Или наоборот - выбрать несколько по наилучшему максимуму, из них выбрать один по наилучшему среднему.
Прошу прощения, если не совсем правильно выразился )))
Я имел ввиду под "результаты" три строки таблицы, три результата. Результат - это проценты ошибочных ответов всех 15-и модулей.
То есть не по модулям нужно, а по слоям?
Измените форму матрицы ModN[3][15]
;))
Совсем не понял логику.... Если модуль выдал ошибку на необученных данных в 4.43% , то 100 - 4.43 = 95.57% это процент безошибочных ответов. Почему этот процент нужно считать хуже чем 95.01% ??? Что до меня не доходит?
Спасибо, но это не то. Я для себя ввёл критерий - модуль показавший процент ошибок более 30 просто исключается из работы.
И задача стоит не узнать какой из модулей даёт наименьшее количество ошибок, а с какими параметрами все модули дадут более "ровный" результат.
П первом посте я привёл табличку с результатами при изменении только одного параметра, последнего. А если я прогоню скрипт и с другими изменёнными параметрами, то табличка получится много больше. Взглядом уже все значения не охватишь, а средняя ошибка, мне кажется, говорит не о многом...
Совсем не понял логику.... Если модуль выдал ошибку на необученных данных в 4.43% , то 100 - 4.43 = 95.57% это процент безошибочных ответов. Почему этот процент нужно считать хуже чем 95.01% ??? Что до меня не доходит?
Спасибо, но это не то. Я для себя ввёл критерий - модуль показавший процент ошибок более 30 просто исключается из работы.
И задача стоит не узнать какой из модулей даёт наименьшее количество ошибок, а с какими параметрами все модули дадут более "ровный" результат.
П первом посте я привёл табличку с результатами при изменении только одного параметра, последнего. А если я прогоню скрипт и с другими изменёнными параметрами, то табличка получится много больше. Взглядом уже все значения не охватишь, а средняя ошибка, мне кажется, говорит не о многом...
.............
Тут дело не в безошибочности
К примеру у нас есть два ответа ошибок 0.2 и 0.0000001 если их просто перемножить то получиться что хорошая оценка сильно влияет. 0.00000002 (в особенности проблемы начнуться если одна из оценок будет просто 0)- что весьма не удобно зрительно оценивать количество этих нулей. Поэтому проще отразить сделав лучший результат 1.... тогда получиться что мы просто 1-0.2 + 1 -0.00000001 . 0.8 и 0.99999999 ... понятно что перемножив эти значения мы получаем в итоге 0.8 суммарное качество...... если бы обе оценки были бы 0.8 то ответ был бы 0.64.... Этот вариант самый простой.
Тут проще сделать и посмотреть итог
Совсем не понял логику.... Если модуль выдал ошибку на необученных данных в 4.43% , то 100 - 4.43 = 95.57% это процент безошибочных ответов. Почему этот процент нужно считать хуже чем 95.01% ??? Что до меня не доходит?
Спасибо, но это не то. Я для себя ввёл критерий - модуль показавший процент ошибок более 30 просто исключается из работы.
И задача стоит не узнать какой из модулей даёт наименьшее количество ошибок, а с какими параметрами все модули дадут более "ровный" результат.
П первом посте я привёл табличку с результатами при изменении только одного параметра, последнего. А если я прогоню скрипт и с другими изменёнными параметрами, то табличка получится много больше. Взглядом уже все значения не охватишь, а средняя ошибка, мне кажется, говорит не о многом...
Давно наблюдаю за вами. Интересная личность. Уважаю.
В любом контексте исторические данные можно использовать тольковместе с текущей обстановкой. Это важно. Исторические данные, как бы они не были хороши имеют отрицательный характер. К чему клоню? Рыночные цены это не снаряд летящий по определенной траектории.
Совсем не понял логику.... Если модуль выдал ошибку на необученных данных в 4.43% , то 100 - 4.43 = 95.57% это процент безошибочных ответов. Почему этот процент нужно считать хуже чем 95.01% ??? Что до меня не доходит?
Там были перемножены эти безошибочные ответы и итог снова был вычтен из 100%... т.е. был обратный перевод и речь была про него