Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2390
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
но не такими же варварскими способами
ждать неделю пока посчитает, потом глаза ломать картинки разглядыватьПредварительный отбор есть по набору критериев, а графики скорей нужны для понимания качества модели на конкретном сете. Графики, конечно будут меняться в зависимости от целевой.
К примеру, если модель в целом показывает прибыль, но есть сильные провалы прибыли посреди вероятности, к примеру на 0,6, то такую модель я уже не возьму, а вот если эти провалы на концах распределения, то возьму и просто ограничу отклик (интерпретация единицы), допустим до 0,65, как тут.
Хотя видно, что модель сама по себе не очень (нет выраженных двух горбов), по сравнению с прошлой.
ATR на D1 с периодом 3?
А если на М1 обучение? Для 1440 баров будет одно и то же значение этого индикатора. Или вы на D1 и обучаете?
Да, будет одно и тоже - это же определение волатильности, и модель должна определить допустим 2-3 периода волатильности, на которых значения в пунктах должны по разному интерпретироваться, так как для одних диапазонов это начало тенденции, а для других уже завершение. Ну а ещё я такие значения вписываю просто в ATR, так становятся сопоставимы куски с разной волатильностью.
Предварительный отбор есть по набору критериев, а графики скорей нужны для понимания качества модели на конкретном сете. Графики, конечно будут меняться в зависимости от целевой.
К примеру, если модель в целом показывает прибыль, но есть сильные провалы прибыли посреди вероятности, к примеру на 0,6, то такую модель я уже не возьму, а вот если эти провалы на концах распределения, то возьму и просто ограничу отклик (интерпретация единицы), допустим до 0,65, как тут.
Хотя видно, что модель сама по себе не очень (нет выраженных двух горбов), по сравнению с прошлой.
это все муйня, нужны новые прорывные идеи
без таковых и пальцем не пошевелюЯ попробовал вчера сделать генеративно-состязаельный алгоритм по вашей идее из видео. Есть агент генератор который молотит сделки, есть агент дискриминатор, который оценивает правильность сделок и убирает негативные. Датасет выбирался скользящим окном с дискретным шагом. К сожалению, у меня пока не получилось получить стабильный процесс обучения, т.к. на 5-7 итерации дискриминатор удалял весь датасет))) Пробовал по вашей идее ресемплинг перед обучением и обоих агентов, но чет не очень. Попробую сегодня вечером не удалять сделки, а реверсировать или рандомизировать их. Я понимаю, что удаление невалидных меток эффективнее чем их модификация или рандомизация, но мне хотелось бы запустить невырождающийся процесс обучения.
Я попробовал вчера сделать генеративно-состязаельный алгоритм по вашей идее из видео. Есть агент генератор который молотит сделки, есть агент дискриминатор, который оценивает правильность сделок и убирает негативные. Датасет выбирался скользящим окном с дискретным шагом. К сожалению, у меня пока не получилось получить стабильный процесс обучения, т.к. на 5-7 итерации дискриминатор удалял весь датасет))) Пробовал по вашей идее ресемплинг перед обучением и обоих агентов, но чет не очень. Попробую сегодня вечером не удалять сделки, а реверсировать или рандомизировать их. Я понимаю, что удаление невалидных меток эффективнее чем их модификация или рандомизация, но мне хотелось бы запустить невырождающийся процесс обучения.
Быстро вы, я поковырял немного и отложил ) доделаю свою версию, посмотрим
вырождение происходит, как предсказывалось - интересно. Есть повод поразмышлять как с этим бороться
читал про causal inference на днях, хотел приспособить для поиска чего-нибудь.. но, похоже, не наша тема
З.Ы. получил такое с мета моделью (без итеративного обучения) за 5 лет. Обучение 5 мес.
буду думать как приделать итеративное (переделываю примеры из статей)
Быстро вы, я поковырял немного и отложил ) доделаю свою версию, посмотрим
вырождение происходит, как предсказывалось - интересно. Есть повод поразмышлять как с этим бороться
читал про causal inference на днях, хотел приспособить для поиска чего-нибудь.. но, похоже, не наша тема
З.Ы. получил такое с мета моделью (без итеративного обучения) за 5 лет. Обучение 5 мес.
буду думать как приделать итеративное (переделываю примеры из статей)
Выглядит круто, но пока не понятно. Если вам не сложно можете рассказать что за мета модель? или подсказать где почитать? может вы уже писали о ней в этой ветке?
Я просто выпал на длительное время отсюда и не имел возможности следить за веткой.
Выглядит круто, но пока не понятно. Если вам не сложно можете рассказать что за мета модель? или подсказать где почитать? может вы уже писали о ней в этой ветке?
Я просто выпал на длительное время отсюда и не имел возможности следить за веткой.
это вторая модель, которая разрешает\запрещает открывать сделки
т.е. в продакшене используются 2 модели потом
кстати, питон 3.9 ощутимо быстрее 3.8 в консоли, перешел на него
пока нет таких лютых задач считать лямы прибылей с высокой частотой, так что пока 3.7))
это вторая модель, которая разрешает\запрещает открывать сделки
т.е. в продакшене используются 2 модели потом
Понятно. У меня это дискриминатор. Я некоторое время назад худо-бедно реализовал скрипт который собирает лучшие модели на разных признаках и парсит их в один советник.
Может стоит мета модель применять сразу на нескольких оптимальных генеративных моделях?
надо будет попробывать