Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2363
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
Давай представим что на рынке есть закономерности.
Так вот задача найти эту закономерность
В примере прям вылитый ЗЗ, как и Алексей указал постом выше, пока вы свой писали видать :).
Уж не знаю, если вы думаете что все работают индикаторами, то нет. Ничего нового в вашем описании нет, все МО-шники давно используют и такую нотацию и многие другие и их смеси.
Я не критикую, просто пытаюсь понять что нового и пользу/идеи для себя извлечь.
Я вот начал писать под библу Дмитрия на видяхах активное. суть задаёшь паттерны ТА (ну надо же с чего то начать баловство :) ) как первичные примеры, прогоняешь по истории, и самые кривые моменты чтоб показывало и 3-5 кнопок для классификации собой любимым, и так гонять, прикольно должно быть) пользы не думаю что сразу возникнет, паттерны уже прогоняли наверное все кому не лень и я с этого начинал писать на mql, ~55% максимум.
Но сам процесс должен быть залипательный и вдруг ещё идей подкинет.
ап: да вот и идея - игрушки такие продавать на маркете, типа угадай какой паттерн здесь нашла нейросеть и т.п.))В примере прям вылитый ЗЗ, как и Алексей указал постом выше, пока вы свой писали видать :)
ЗЗ это один из миллиона видов событий, это не пример поиска закономерностей, то что говорил Алексей я делал с ЗЗ и сетями года 4 назад
Ничего нового в вашем описании нет, все МО-шники давно используют и такую нотацию и многие другие и их смеси.
Все МО-шники используют матрицу признаков "Х" и отклик "У"
Матрица признаков это скользящее окно с фиксированым размером
Ну как? много закономерностей так найдем? ))
Вот и ниодин МО-шник не нашел еще, и не найдет никогда хоть GPT-6 тренируй
Также во всем нете я не нашел алгоритма который может находить такие вещи из коробки
Я не критикую, просто пытаюсь понять что нового и пользу/идеи для себя извлечь.
Новое то, что нету такого алгоритма (вообще), а только он способен что то найти на рынке..
И реализации его я вижу две, интересны идеи экспертов))
Я вот начал писать под библу Дмитрия на видяхах активное. суть задаёшь паттерны ТА (ну надо же с чего то начать баловство :) ) как первичные примеры, прогоняешь по истории, и самые кривые моменты чтоб показывало и 3-5 кнопок для классификации собой любимым, и так гонять, прикольно должно быть) пользы не думаю что сразу возникнет, паттерны уже прогоняли наверное все кому не лень и я с этого начинал писать на mql, ~55% максимум.
Было бы полезно сделать подсчёт значимости отличия результата от СБ. Можно выбрать какой-нибудь параметр - например, общее число найденых паттернов на участке и посмотреть, насколько оно нетипично для СБ. Вид распределения параметра для СБ посчитать аналитически вряд ли возможно, посему стоит применить Монте-Карло. Из цены строится много реализаций СБ посредством случайных перемешиваний приращений и для каждой реализации считается значения параметра. Получается большая выборка, относительно которой смотрим на значение параметра, полученного для исходной цены. Если оно сильно смещено к какому-либо концу выборки, то данный паттерн достоин более подробного изучения.
тыть, даж перечитывать не стал что обсуждалось! ПАРНИ! давайте в рамках этой ветки определимся с ПОНЯТИЯМИ!, а то так и будем блуждать ВСЕ в СОБСТВЕННОМ тумане!
1. Нормализация входов? что это, у меня всё просто - умудрился загнать через математику в пределы (0,1) ,(-1,+1)
2. Факторизация выходов? во тыть с эти совсем сложно((((((((
да ***что-то размечивать? СИСТЕМА должна торговать!
значит либо:
1. Прогнозирует ЦЕНУ - что имхо наиболее сложно!
2. Прогнозирует СОБЫТИЕ - (-1)(0)(+1) - что тоже под вопросом))))
3. Прогнозирует СОБЫТИЕ - не случая стопера конкретного уровня?????????
да это только начало!!!!
Всё это пока ***, с КАКОЙ ФИТНЕСОМ ВСЁ ЭТО?
Найди решение..))
предсказуемо...
уже писал как убрать серийную корреляцию при скользящем окне почти до нуля, при подготовке данных
с масштабной инвариантностью признаков\паттернов не играл, можно подумать. Смотря что брать за точку отсчета
самое простое - менять признаки (например, периоды МАшек) при изменении волатильности и проч. Будет аналогичный эффект.уже писал как убрать серийную корреляцию при скользящем окне почти до нуля, при подготовке данных
с масштабной инвариантностью признаков\паттернов не играл, можно подумать. Смотря что брать за точку отсчета
Ооо это один из множества вопросов над которыми надо думать..
==========
По поводу решения самой задачи...
Я генерирую правила с помощью граматической регрессии(генетики), каждое правило можно считать событием, привязки к индексам нету, только последовательность срабатываний
типа как то так
Если все правила выполнились на участке, смотрим был ли отскок или что хочешь (что заложишь в фитнес функцию то и будет)
Полученные правила реально держат закономерности , время жизни 100-200 срабатываний
Правила можно объединять в ансамбли (что то типа рендом форест)
Но все это ужасно ресурсойемко , но очень перспективно , можно закладывать абсолютно любую математику и архитектуру, ну и любую целевую через фитнес
Те можно перебрать вообще все, были бы выч. мощностя
Ооо это один из множества вопросов над которыми надо думать..
==========
По поводу решения самой задачи...
Я генерирую правила с помощью граматической регрессии(генетики), каждое правило можно считать событием, привязки к индексам нету, только последовательность срабатываний
типа как то так
Если все правила выполнились на участке, смотрим был ли отскок или что хочешь (что заложишь в фитнес функцию то и будет)
Полученные правила реально держат закономерности , время жизни 100-200 срабатываний
Правила можно объединять в ансамбли (что то типа рендом форест)
Но все это ужасно ресурсойемко , но очень перспективно , можно закладывать абсолютно любую математику и архитектуру, ну и любую целевую через фитнес
Те можно перебрать вообще все, были бы выч. мощностя
ну так же как с сезонками или другими фильтрами поучается, только условия более сложные
для МО это хорошо бывает, потому что группы примеров получаются иногда похожими