Есть ли закономерность в хаосе? Попробуем поискать! Машинное обучение на примере конкретной выборки. - страница 15

 
Maxim Dmitrievsky #:
А вам че еще надо, понять бесконечный мир что ли 

Мне нужно передать свои знания машине, пожалуй. Чёткого алгоритма нет, есть набор примет, вот их я и даю для выявления статистического преимущества в разных ситуациях. Сам не могу торговать руками - нарушаю правила - эмоционален.

Нет, конечно хорошо, если будут новые закономерности, особенно, работающие на разных инструментах.

Однако, даже 4 индикаторов достаточно для запоминания скудной выборки - в этом вижу большой риск подгонки.

В Вашем случае сколько баров/примеров в истории на обучении? Набор индикаторов обучаете только раз или есть перебор seed? Какая глубина дерева и сколько их в приведенной модели? Число сплитов квантования стоит по умолчанию?

 
Renat Akhtyamov #:

Вопрос ветки конечно интересный...

Поэтому и задумался.

Наверное закономерность можно определить.

Предлагаю анализировать по несколько баров подряд, например по 3-4.

Далее сдвигаться на один бар от начала этой выборки из 3-4 баров и снова анализ.

Как бы накладывая одну выборку на другую.

Возможно что и найдется закономерность

Примерно так:


По сути Вы предлагаете от текущего бара искать исход энного последующего, т.е. как изменится цена через фиксированный временной отрезок. Потом брать результаты работы модели, делать какой то шаг и снова обучаться, добавив в предикторы результаты классийикации модели.

 
Aleksey Vyazmikin #:

По сути Вы предлагаете от текущего бара искать исход энного последующего, т.е. как изменится цена через фиксированный временной отрезок. Потом брать результаты работы модели, делать какой то шаг и снова обучаться, добавив в предикторы результаты классийикации модели.

Ага

то есть вычислить основной паттерн, который разъяснит торговой системе взаимосвязь между соседними барами и сведет к минимуму хаос

 
Renat Akhtyamov #:

Ага

то есть вычислить основной паттерн

Можно просто попробовать подавать разные выборки для продолжения обучения на новых данных. Вроде даже CatBoost это умеет. Ещё он умеет объединять модели, но я с этим не разбирался.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Можно просто попробовать подавать разные выборки для продолжения обучения на новых данных. Вроде даже CatBoost это умеет. Ещё он умеет объединять модели, но я с этим не разбирался.

если Вы имеете ввиду вообще разные, то это не то

сдвинутые по времени на одних и тех же данных, другое дело

цель - определить взаимосвязь соседних баров

 
Aleksey Vyazmikin #:

Мне нужно передать свои знания машине, пожалуй. Чёткого алгоритма нет, есть набор примет, вот их я и даю для выявления статистического преимущества в разных ситуациях. Сам не могу торговать руками - нарушаю правила - эмоционален.

Нет, конечно хорошо, если будут новые закономерности, особенно, работающие на разных инструментах.

Однако, даже 4 индикаторов достаточно для запоминания скудной выборки - в этом вижу большой риск подгонки.

В Вашем случае сколько баров/примеров в истории на обучении? Набор индикаторов обучаете только раз или есть перебор seed? Какая глубина дерева и сколько их в приведенной модели? Число сплитов квантования стоит по умолчанию?

в нормальной ситуации seed почти не влияет, важен алгоритм. Если приходится заморачиваться с seed, данные уже мусор

проверка на новых данных решает, если признаков всего 10, а не 1000, в этом уже можно быть уверенным на сколько-то

глубина вроде по дефолту 6 стоит, тоже не сильно влияет, кроме критических значений

глубина обучения влияет по-разному, в зависимости от исторической изменчивости

 
Renat Akhtyamov #:

Ага

то есть вычислить основной паттерн, который разъяснит торговой системе взаимосвязь между соседними барами и сведет к минимуму хаос

сожги себя

 
Maxim Dmitrievsky #:

сожги себя

не успокоился чтоли?

ну ты и задира

;)))

 
Renat Akhtyamov #:

не успокоился чтоли?

ну ты и задира

;)))

just burn

 
Maxim Dmitrievsky #:

just burn

;)

Причина обращения: