Обсуждение статьи "Использование алгоритма машинного обучения PatchTST для прогноза ценовых движений на следующие 24 часа" - 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
Я часто обнаруживаю, что предсказанные результаты этой модели не вполне соответствуют реальной ситуации. Я не вносил никаких изменений в код этой модели. Не могли бы вы дать мне какие-нибудь рекомендации? Спасибо.
Спасибо, что поделились своим опытом работы с моделью. Вы подняли важный вопрос о согласованности прогнозов. Модель PatchTST лучше всего работает, когда она интегрирована в комплексный торговый подход, учитывающий множество рыночных факторов. Вот как я рекомендую использовать прогнозы модели более эффективно:
Некоторые дополнительные личные наблюдения:
Прогнозы модели должны использоваться как один из компонентов вашего анализа, а не как единственное средство принятия решений. Приняв во внимание эти элементы, вы сможете потенциально улучшить согласованность результатов торговли при использовании модели PatchTST.
Надеюсь, это поможет.
Скрипт гэпа справедливой стоимости (FVG), о котором я упоминал (по моему опыту, эти гэпы работают очень похоже на зоны спроса и предложения):
Спасибо за интерес! Да, эти изменения параметров в принципе будут работать, но есть несколько важных соображений при переходе на данные M1:
1. Объем данных: Обучение на данных M1 длительностью 10080 минут (1 неделя) означает обработку значительно большего количества точек данных, чем в случае с H1. Это приведет к:
2. Корректировка архитектуры модели: На шаге 8 обучения модели и шаге 4 кода предсказания, возможно, потребуется настроить другие параметры, чтобы учесть большую входную последовательность:
3. Качество предсказания: Хотя вы получите более детальные предсказания, имейте в виду, что данные M1 обычно содержат больше шума. Возможно, вам захочется поэкспериментировать с различными длинами последовательностей и окнами предсказаний, чтобы найти оптимальный баланс.Спасибо за понимание. Мой компьютер достаточно мощный, с 256 ГБ и 64 физическими ядрами. Однако ему не помешал бы лучший GPU.
Как только я обновлю GPU, я попробую обновленные настройки конфигурации.
Спасибо, что поделились своим опытом работы с моделью. Вы подняли важный вопрос о согласованности прогнозов. Модель PatchTST лучше всего работает, когда она интегрирована в комплексный торговый подход, учитывающий множество рыночных факторов. Вот как я рекомендую использовать прогнозы модели более эффективно:
Некоторые дополнительные личные наблюдения:
Прогнозы модели должны использоваться как один из компонентов вашего анализа, а не как единственное средство принятия решений. Учет этих элементов позволит вам улучшить согласованность результатов торговли при использовании модели PatchTST.
Надеюсь, это поможет.
Скрипт гэпа справедливой стоимости (FVG), о котором я упоминал (по моему опыту, эти гэпы работают очень похоже на зоны спроса и предложения):
Большое спасибо за ваш терпеливый ответ и бескорыстное участие. Я никогда раньше не встречала таких подробных и профессиональных ответов. Я буду перечитывать вашу статью неоднократно. Эти знания особенно ценны для меня. С наилучшими пожеланиями.
Спасибо. Ваши добрые слова очень много значат! Пожалуйста, обращайтесь, если вам понадобится дополнительная помощь!