Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2041
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
Это разве не интервалы времени?
Могу и с категориальными признаками обучить - проверим эффективность, какие столбы сделать категориальными - всё, что связано со временем?
еще можно день месяца удалить попробовать.
еще можно день месяца удалить попробовать.
Вход и выход?
именно так и есть, но пока вы рассматриваете атомы, а как только решите рассмотреть кристаллическую решетку, "все приплыли" - в большинстве случаев очень трудно решаемая задача, читал когда то , кстати там и используют нейросети - быстрее результат процесса моделирования получают
так и с рынками, пока рассматриваем один - два тика, вариантов не много - или вверх или вниз, все усложняется если переходим к изучению "вот здесь открыли ордер, а вот тут закрыли" )))
да, это некая живая структура, но она имеет поведенческую модель - пусть это паттерны называется или контекст рынка, не суть
изучить поведение на истории возможно, осталось принять решение, что делать в будущем
Как раз понимание свойств кристаллической решетки решилось через понимание устройства простейших частиц, не только атома и электрона и его спинов, а еще и кварков и кучи простейших. Без этого понимания не было.
Что есть в данных по рынку. Ну видимо образование тоже есть, т.е. нужно анализировать учебники в школах и институтах анализируемых стран и делать выводы)
Предсказывать поведение социума не сложнее предсказания судьбы индивида / чела. Имеем родился семья образование и т.д. надо угадать верный муж будет или нет) Это сложно.
Да
Получилось больше деревьев, вполне годных - на экзаменационной выборке точность более 60%.
Получается всё равно время нахождения сделки, стопы и выход из сделки переплетены, что логично - если сделка уже долго открыта, то стопы не выбило, вероятно от того, что они велики...
Модели приложить?
Кстати, а видели ли вы такой генератор, который случайным образом выдает число из массива без повторений - мне именно такой нужен.
В генератор надо лезть с условием проверки если было то следующий рандом. и ксати качество генератора будет видно сразу.
Получилось больше деревьев, вполне годных - на экзаменационной выборке точность более 60%.
Получается всё равно время нахождения сделки, стопы и выход из сделки переплетены, что логично - если сделка уже долго открыта, то стопы не выбило, вероятно от того, что они велики...
Модели приложить?
Да, приложите.
Я ожидал, что будет зависимость от дня недели входа, часа входа, СЛ и ТП.
Надо в тестере погонять системы по времени выхода, посмотреть там что получится. Хотя время выхода и продолжительность косвенные параметры и становятся известными только при срабатывании СЛ или ТП. Придется брутфорсить.
Еще раз.
Для прогнозирования временных рядов, согласно Колмогорова, необходимы 2 вещи:
1. матожидание = const
2. АКФ не равна 0.
"Белый шум", "монетка" и т.п. барахло не прогнозируемы в принципе, ибо их АКФ=0.
Нам очень сильно повезло, что АКФ приращений рыночного временного ряда не равна 0. Отлично. Т.о. приращения могут быть прогнозируемы.
А вот с 1-м условием "матожидание = const" не повезло. Среднее значение приращений при любой выборке на стандартных ТФ очень сильно "плавает" относительно 0.
Вывод: необходима предобработка (прореживание) ВР с целью получения минимальной дисперсии матожидания приращений относительно 0. Тогда шанс получить прибыльную ТС на основе прогноза последующего приращения (а не цены!) многократно возрастает.
Всё.
Еще раз.
Для прогнозирования временных рядов, согласно Колмогорова, необходимы 2 вещи:
1. матожидание = const
2. АКФ не равна 0.
"Белый шум", "монетка" и т.п. барахло не прогнозируемы в принципе, ибо их АКФ=0.
Нам очень сильно повезло, что АКФ приращений рыночного временного ряда не равна 0. Отлично. Т.о. приращения могут быть прогнозируемы.
А вот с 1-м условием "матожидание = const" не повезло. Среднее значение приращений при любой выборке на стандартных ТФ очень сильно "плавает" относительно 0.
Вывод: необходима предобработка (прореживание) ВР с целью получения минимальной дисперсии матожидания приращений относительно 0. Тогда шанс получить прибыльную ТС на основе прогноза последующего приращения (а не цены!) многократно возрастает.
Всё.
Видимо эти размышления лучше в другой ветке обсуждать. МО и НС немного далеки от темы логик стратегий. сегодня практика пробы обучения на истории пакетов и учет результата на реальных данных.
По теме не согласен с условием статичности матожидания. Мне ближе если матмодель описыает ряд с ошибкой менее то ряд стабилен. и при этом мат ожидание не всегда статично или более чем нужно. Оно может быть и менее, но мат модель может его описывать с минимальной ошибкой.