Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1231

 
Maxim Dmitrievsky:

т.е. стат. характеристики снимать нужно не с прайса а с ретурна, правильно понимаю? а если выбирать участки именно на ценовом графике

Именно ретурнов. Нас интересуют только распределения ретурнов и ничего более.

 
Yuriy Asaulenko:

Привет, А_К. Уже, смотрю, оклемался после неудачной премьеры, уже хвостом бьешь.) Возвращайся в свою ветку, там тебя страждущие заждались, и до НГ совсем ничего.

И смени концепцию. Мож повезет.

Привет!

Не, я туды только с результатами вернусь после НГ, а может и нет. Чё-то мне неохота стало Граали раздавать, там в ветке и так более чем надо написано.

 
toxic:

думаю не нужно осуждать Кешу и Мишу, иначе изменится фабула бреда и не будет с чего поржать

Поддерживаю.

Кеша, очевидно, - один из инвесторов, преследующих Алёшу по пятам. И отчаявшись его найти - приперся сюды в ветку, рекламируя пространные простыни своего деда СанСаныча. Завлекая, как бы...

 
toxic:


да, диплёрн нужно основательно расковырять, давно хотел NLP\NLU заняться, но пока к сожалению времени нет, если хотя бы чуть лучше рандома анализировать соцсети, ох какое баблище можно было подымать...

Что-то непонятное. Вроде ВР преобразуют в изображение, а потом... 

Pivot Billions and Deep Learning enhanced trading models achieve 100% net profit
Pivot Billions and Deep Learning enhanced trading models achieve 100% net profit
  • pivotteam
  • www.r-bloggers.com
Deep Learning has revolutionized the fields of image classification, personal assistance, competitive board game play, and many more. However, the financial currency markets have been surprisingly stagnant. In our efforts to create a profitable and accurate trading model, we came upon the question: what if financial currency data could be represented as an image? The [...] continue reading »
 
Vizard_:

Для мгк - главное центровка, при условии что разброс разумный. Используется для уменьшения  размерности
и  борьбой с мультиколениарностью, а также как разведовательный(прогнал - примерно прикинул). Плавать
разумеется немного будет и чем лучше предобработка, тем меньше. Смысл есть, но не так как Фа юзал, ведь
он как правило подьедает полезную инфу. "Плавучесть" можно уменьшить не только предобработкой, но и
постобработкой, как показывал на примере опять же для Фа на "гнутии" логлосса и пр., что в свою очередь
можно использывать для корректировки вероятностей перед подачей, куда ты там хотел... , но губенки
особо раскатывать не стоит, там улушения небольшие(1-2%). После пары-тройки прогонов, при условии адеватности
предобработки и достаточных по размеру выборок- берется формула нужных компонет и делается фича, каждый раз
перед ретрейном погремушки мгк не делается... и т.д... Простой пример как посмотреть(2 чет ивертнуло,
но не суть)... Вся эта хрень, как и пр. другая на любителя, для себя давно смотрел, особой пользы не извлек...


Убил много времени в самые разные главные компоненты, а потом сообразил очень простую вещь, причем она общая.

Предположим, сделали РСА и получили коэффициенты, на которые надо умножать предикторы.

А теперь сдвигаем окно (приходит новый бар) и что делать: пересчитывать коэффициенты? Так это делаем в тестере. А если не пересчитываем, то используя их у нас все равно главные компоненты?

А теперь давайте вспомним обычную линейную регрессию. Там ведь такие же коэффициенты, но выдается табличка, из которой видно, что коэффициенты - это случайные числа со всеми вытекающими, вплоть до того, что ошибка может быть более номинала коэффициента.


А чем лучше главные компоненты?

Дело не в главных компонентах. Нам не интересен анализ прошлого, из прошлого мы берем некие параметры, потому как неоткуда взять, но эти параметры НЕ должны меняться. Это общее правило. При построении ТС необходимо доказывать постоянство/слабую изменчивость полученных параметров.


И снова упираемся в стационарность.

 
СанСаныч Фоменко:

Нам не интересен анализ прошлого, из прошлого мы берем некие параметры, потому как неоткуда взять, но эти параметры НЕ должны меняться. Это общее правило. При построении ТС необходимо доказывать постоянство/слабую изменчивость полученных параметров.


И снова упираемся в стационарность.

Можно пытаться строить предположения об устройстве нестационарности. Например, очевидный вариант - предположение о кусочной стационарности. В этом случае мы должны иногда отбрасывать устаревшую историю (находя разладку). 

 
Aleksey Nikolayev:

Можно пытаться строить предположения об устройстве нестационарности. Например, очевидный вариант - предположение о кусочной стационарности. В этом случае мы должны иногда отбрасывать устаревшую историю (находя разладку). 

Не устаревшую историю, а нестационарные участки.

Малаца, Алексей - наконец-то прикладная математика поперла, а не просто думы о Граале.

 
Alexander_K2:

Не устаревшую историю, а нестационарные участки.

Малаца, Алексей - наконец-то прикладная математика поперла, а не просто думы о Граале.

Ага - как с трендом. Тоже стационарная вещь пока он прет. Но когда поймешь, что это тренд, то входить зачастую уже поздно. Так же и со стац. участками, пока поймешь что он устаканится, он уже снова начнет расстаканиваться)))
 
Alexander_K2:

Не устаревшую историю, а нестационарные участки.

Малаца, Алексей - наконец-то прикладная математика поперла, а не просто думы о Граале.

Давно пишу об этом.

 
elibrarius:
Ага - как с трендом. Тоже стационарная вещь пока он прет. Но когда поймешь, что это тренд, то входить зачастую уже поздно. Так же и со стац. участками, пока поймешь что он устаканится, он уже снова начнет расстаканиваться)))

:))) Вот для этого и нужен незапаздывающий индикатор (параметр) разладки.

Здесь есть на форуме граалестроители, у которых этот индикатор есть. Как правило, это аналоги коэффициента Херста. Но, эти достойные тунеядцы не спешат с ним расставаться и рассказывать всем и каждому о нем. Но, такие индикаторы есть и они дорогого стоят - фактически, этот параметр, делящий в режиме реал-тайм ВР на стационарные и нестационарные участки и есть Грааль.

Причина обращения: