Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 44

 
Alexey Burnakov:
А Можно попробовать. Иногда удаляют хвосты распределений и иногда помогает.

А иногда и лапы отрубают ;)

Вы это о чем вообще? 

 
mytarmailS:

А иногда и лапы отрубают ;)

Вы это о чем вообще? 

Учитесь! лапы, рога, копыта.

 По хвостам распределения можно многое сказать о процессе. 

http://www.long-short.ru/post/raspredelenie-s-tolstymi-hvostami-491 

Распределение с «толстыми хвостами»
Распределение с «толстыми хвостами»
  • www.long-short.pro
Распределение с «толстыми хвостами» (fat-tailed distribution) - это распределение вероятности, которое, наряду с другими распределениями с «тяжелыми хвостами» (heavy-tailed distributions), имеет особенность проявлять большой коэффициент асимметрии (skewness) или эксцесс (kurtosis). Сравнение «толщины» часто делается относительно нормального...
 

Кстати, кому-то это интересно или нет, я не понял. Робот нужен обученный, который проходит валидацию за 5 лет с прибылью?

Такой

 

я из отпуска вернулся. могу подготовить файлы и выложить, а кому нужно, улучшит его под себя. 

 
Alexey Burnakov:

Кстати, кому-то это интересно или нет, я не понял. Робот нужен обученный, который проходит валидацию за 5 лет с прибылью?

Такой

я из отпуска вернулся. могу подготовить файлы и выложить, а кому нужно, улучшит его под себя. 

Очень низкая прибыльность.... В банке надёжней держать деньги.

 
Andrey Dik:

Очень низкая прибыльность.... В банке надёжней держать деньги.

А с высокой я просто так и не выложу. 

Я же говорю, доработать .

Тут главное, что он прибыльный, а не подогнанный, как в маркете. Ну нет так нет.
 
Alexey Burnakov:
А с высокой я просто так и не выложу. 

 Ну это понятно... )

Увидел стату - чисто механически отреагировал.. Кому то конечно надо. 

 
Alexey Burnakov:

Учитесь! лапы, рога, копыта.

 По хвостам распределения можно многое сказать о процессе. 

Спасибо, почитал но по моему это все вообще не о том, попробую пояснить менее абстрактно...

Есть у нас предиктор , пусть будет индикатор rsi , у него есть диапазон значений от 0 до 1

1) делим его на 10 диапазонов

2) делаем из этих диапазонов что то типа предикторов

3) строим модель по ним, пусть будет random f.

4) смотрим importens и видим что один из 10 диапазонов в десятки раз сильнее других 

5) читаем тот вопрос который я задал в предыдущем посте ;)

 

По моему хвосты и распределения тут не нужны верно ведь?

 
Andrey Dik:

 Ну это понятно... )

Увидел стату - чисто механически отреагировал.. Кому то конечно надо. 

И чисто механически получилось неверно . Доходность 20% в год в долларах просто так ты не найдешь. Это расчет исходя из ФВ.
 
mytarmailS:

Спасибо, почитал но по моему это все вообще не о том, попробую пояснить менее абстрактно...

Есть у нас предиктор , пусть будет индикатор rsi , у него есть диапазон значений от 0 до 1

1) делим его на 10 диапазонов

2) делаем из этих диапазонов что то типа предикторов

3) строим модель по ним, пусть будет random f.

4) смотрим importens и видим что один из 10 диапазонов в десятки раз сильнее других 

5) читаем тот вопрос который я задал в предыдущем посте ;)

 

По моему хвосты и распределения тут не нужны верно ведь?

Как сделать из диапазонов одного предиктор несколько предикторов? Я этого не пойму.
 
Alexey Burnakov:
И чисто механически получилось неверно . Доходность 20% в год в долларах просто так ты не найдешь. Это расчет исходя из ФВ.

Ок, это очень хорошие показатели торговли на истории! Поздравляю. 

Причина обращения: