Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2215

 
Maxim Dmitrievsky:

ты вернулся на 2 года назад, когда здесь осуждалось обучение нейронов через оптимизатор МТ5

и я писал таких ботов. Это обычная оптимизация с кучей параметров.

на вон почитай

https://www.mql5.com/ru/articles/497

ну да , только я это просто  попробовал на макс. прибыль , можно и на что то другое тренить


Слушай, если не лень, попробуй обучить катбуст на макс прибыль, я что то не уверен что это там так работает

там же нужно сразу подать X - данные  и Y - целевую

возможно там эта вся "кастомность" это чисто косметическое изменение существующий функций

 
Aleksey Vyazmikin:

Вернулся к вопросу визуализации модели CatBoost, с целью анализа её перспективности.

Думаю, такие большие исследования лучше в блог скидывать и копию сюда. Через полгода уже не найти тут...
 
elibrarius:
Думаю, такие большие исследования лучше в блог скидывать и копию сюда. Через полгода уже не найти тут...

Возможно - просто не пользуюсь блогом, поэтому как то мысль такая не посетила.

Я вот, что думаю можно все эти точки с графика (20 на кривую) запихать в выборку и попробовать обучится - возможно, что так удастся выявлять с большей вероятностью модели с потенциальной устойчивостью.

 
Aleksey Vyazmikin:

Возможно - просто не пользуюсь блогом, поэтому как то мысль такая не посетила.

Я вот, что думаю можно все эти точки с графика (20 на кривую) запихать в выборку и попробовать обучится - возможно, что так удастся выявлять с большей вероятностью модели с потенциальной устойчивостью.

Что целевой будет? Как размечать каждый из примеров? Или самообучением?
 
elibrarius:
Что целевой будет? Как размечать каждый из примеров? Или самообучением?

Целевой будет финансовый результат модели на экзаменационной выборке.

 
mytarmailS:

ну да , только я это просто  попробовал на макс. прибыль , можно и на что то другое тренить


Слушай, если не лень, попробуй обучить катбуст на макс прибыль, я что то не уверен что это там так работает

там же нужно сразу подать X - данные  и Y - целевую

возможно там эта вся "кастомность" это чисто косметическое изменение существующий функций

лень писать пока новые метрики.. и это будет точно не макс прибыль уж тогда, а что-нибудь более осмысленное

например, устойчивость Ляпунова ))

 
Maxim Dmitrievsky:

лень писать пока новые метрики.. и это будет точно не макс прибыль уж тогда, а что-нибудь более осмысленное

например, устойчивость Ляпунова ))

Далась она тебе поле ровное, ну или плотность))) В нашем деле это редкость.

 
Aleksey Vyazmikin:

Вернулся к вопросу визуализации модели CatBoost, с целью анализа её перспективности.

да, по распределениям, обычно, все видно. Можно просто сделать такие для признаков\целевых без буста и сразу увидеть

 



вот так неожиданность, сейчас протестировал бота, который опубликовал Максим Владимирович. 

на первом скрине котировки от Дукаскопи, восходящяя линия баланса после 3200 - это как раз период ноябрь 2019 - октябрь 2020, ТФ - 1 час, спред - 2 пункта (0.0002) 

тест у другого брокера в Метатрейдере выдал не столь примечательный результат, походу стратегию надо оптимизировать так, чтобы работала у всех без исключения.

 
Maxim Dmitrievsky:

да, по распределениям, обычно, все видно. Можно просто сделать такие для признаков\целевых без буста и сразу увидеть

Так идея как раз в оценке модели, а модель собственно распутывает запутанные целевые, и мы можем оценить успех её в этом деле, а не просто посмотреть, как все запутанно.

Я думаю попробовать каскадный метод обучения (термин сам придумал - может есть нечто иное). На графиках видно, что есть области, где обучение успешно - эту область оставлять, а то, что выходит за эту область обучать снова, предварительно убрав из выборки примеры попавшие в распределения оставленной области. Руками я так уже пробовал делать - эффект был хороший, вот думаю автоматизировать, но второй день всё никак - уже боюсь, что эффект случаен оказался - не хочется огорчатся. Какое Ваше мнение на этот счет? Думаю, что на питоне это просто сделать.

Причина обращения: