Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2571

Новый комментарий
 
elibrarius #:

Я их не сравниваю, а говорю, что оба можно "рисовать". А рисуют или нет - ни я, ни ты не знаем на 100%. Я думаю, что иногда рисуют, а иногда нет. И в моменты когда не рисуют, нам можно что-то заработать.

Кроме оанды и СМЕ не знаю. У остальных только график цен и  тиковые объемы.

Что   Кроме оанды и СМЕ  ?

Опять сравниваешь!!!! 

на СМЕ я беру объемы , у ДЦ я беру сантимент

у СМЕ нету сантимента

у ДЦ нету объема

ЕТО НЕ ОДНО И ТОЖЕ!!!  прийди в себя, пожалей мою клавиатуру.. ПОЖАЛУЙСТА:)

 
mytarmailS #:

Что   Кроме оанды и СМЕ  ?

Опять сравниваешь!!!! 

на СМЕ я беру объемы , у ДЦ я беру сантимент

у СМЕ нету сантимента

у ДЦ нету объема

ЕТО НЕ ОДНО И ТОЖЕ!!!  прийди в себя, пожалей мою клавиатуру.. ПОЖАЛУЙСТА:)

Повторю. Я их не сравниваю, а говорю, что оба можно "рисовать".

А общее у них то, что только они отличаются от всех остальных, у которых только график цен и тиковые объемы. Эти 2 дают хоть что-то еще для анализа.
Так какие еще 8 есть, которые дают больше информации чем все? Будет интересно посмотреть.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Я дерево вообще не строю на первом этапе, но если представлять через дерево, то нужно построить такое дерево, которое будет выделять все диапазоны предиктора сразу, т.е. в каждом листе по отдельности.Потом оценить каждый такой лист, и если он подходит по критериям, то сохранить цепочку сплитов. Но, я предпочитаю 3 массива для выделения диапазона/кванта - так реализовал в конечной модели.

А так всё вроде верно, в итоге строим дальше модель на этих отобранных листьях (квантах/диапазонах).

Для модели "1" не значит 100% верный ответ - задача модели агрегировать ответы, построить какую то зависимость и раскидать веса.

Можно ли вообще без модели - так зависит от того, как будет смещаться точность предсказания, и при какой её смещении можно зарабатывать - некоторые стратегии и при 35% правильных входов становятся прибыльными. Самый простой вариант, что я пробовал, это просто складывать число единичек (я их ещё группировал) и при суммарном пороге ожидать получения сигнала на вход.

Ну если делать деревом, то выбор только успешных цепочек и использование только их - это дублирование готовой модели дерева. Просто используйте для торговли те листья, которые дают нужную вероятность успеха, например все листья с вероятностью класса 70%. На листья с вероятностью < 70% просто не реагируете. По моему это аналог того, что вы делаете.

Но вы там что-то через массивы делаете... так что может и не аналог.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Конечно время есть в предикторах, но оно выявит устойчивую цикличность, но не ожидание дрейфа предиктора.

Не совсем корректно выразился. Имелось в виду, что в функцию потерь добавляются веса, зависящие от времени. Чем ближе к концу периода обучения, тем вес больше. Варианты с убыванием и без него дадут разные потери, если даже в среднем (без весов) они были одинаковы. Но надо конечно экспериментировать.

 
elibrarius #:

Так какие еще 8 есть, которые дают больше информации чем все? Будет интересно посмотреть.

Зачем?

Мне сейчас гуглить 10 ссылок вставлять сюда что бы что?

Что ты будешь с этим делать? 

уверен на 99,999% что ничего, просто потратишь мое время


Скажу так, есть около 17-ти ДЦ-шок которые дают информацию об позициях своих клиентов

Гугл наше все

А вот нашел у себя

https://www.dailyfx.com/sentiment&nbsp;     
https://www.valutrades.com/en/sentiment
https://www.dukascopy.com/swiss/english/marketwatch/sentiment/
http://www.forex-central.net/saxo-bank-open-positions.php
http://www.forex-central.net/current-buy-sell-forex-positions.php
https://www.forexfactory.com/#tradesPositions
https://www.xtb.com/int/market-analysis/news-and-research
https://tradecaptain.com/ar/sentiment
https://forexclientsentiment.com/client-sentiment
https://www.vantagefx.com/clients/free-tools/forex-sentiment-indicators/
https://investing.com/markets/sentiment-outlook
https://www.home.saxo/insights/tools/fx-options-sentiment/tool-details
https://admiralmarkets.com/analytics/market-sentiment?regulator=fca
https://forexbenchmark.com/quant/retail_positions/
https://www.fxblue.com/market-data/tools/sentiment
https://my.liteforex.com/trading/analytics?symbol=EURUSD&_ga=2.237338496.1654455071.1637403043-481924417.1637403043
на некоторые ссылки у форума алергия
 
elibrarius #:

Ну если делать деревом, то выбор только успешных цепочек и использование только их - это дублирование готовой модели дерева. Просто используйте для торговли те листья, которые дают нужную вероятность успеха, например все листья с вероятностью класса 70%. На листья с вероятностью < 70% просто не реагируете. По моему это аналог того, что вы делаете.

Но вы там что-то через массивы делаете... так что может и не аналог.

Есть у меня такой подход, когда отбираются листья из дерева, но там же используются взаимосвязи разных предикторов, а тут речь идет о выделении одного ценового участка одного предиктора через дерево - у меня максимум было улучшение точности относительно средней 15% на таком участке (диапазоне/кванте).

 
Aleksey Nikolayev #:

Не совсем корректно выразился. Имелось в виду, что в функцию потерь добавляются веса, зависящие от времени. Чем ближе к концу периода обучения, тем вес больше. Варианты с убыванием и без него дадут разные потери, если даже в среднем (без весов) они были одинаковы. Но надо конечно экспериментировать.

Думаю, что в начале надо как то посчитать статистику, есть ли в этом смысл, а уже потом внедрять в процесс обучения.

Поэтому вопрос по прежнему - как это правильно сделать.

Допустим у меня 3 таких бинарных последовательности с 10 точками измерения на сопостовимых временных интервалах.

A[]={1,0,0,1,1,1,1,1,0,1};

B[]={1,1,1,1,1,1,1,0,0,1};

C[]={1,1,0,1,1,1,0,1,0,1};

И вот хочу понять/построить график, как меняется вероятность появления единицы при росте единиц подряд.

Я так понимаю, что надо посчитать число последовательностей для начала, но опять же надо ли считать длинные последовательности, как одну или их надо считать отдельно, к примеру 1111 разбить на 1,11, 111 и 1111 или это только 11?

И что делать потом - как оценить наличие закономерности или случайности процесса?

 
mytarmailS #:

Зачем?

Спасибо. Посмотрю, для начала. Может и использовать как то придумаю

 
elibrarius #:

Спасибо. Посмотрю, для начала. Может и использовать как то придумаю

не зачто, вернее есть за что)) я несколько дней потратил чтобы найти все эти ссылки :)) некоторые не отобразились, форум их блочит(

Смотреть смысла нету никакого, надо парсить и анализировать как ряд

 
Aleksey Vyazmikin #:

Думаю, что в начале надо как то посчитать статистику, есть ли в этом смысл, а уже потом внедрять в процесс обучения.

Поэтому вопрос по прежнему - как это правильно сделать.

Допустим у меня 3 таких бинарных последовательности с 10 точками измерения на сопостовимых временных интервалах.

A[]={1,0,0,1,1,1,1,1,0,1};

B[]={1,1,1,1,1,1,1,0,0,1};

C[]={1,1,0,1,1,1,0,1,0,1};

И вот хочу понять/построить график, как меняется вероятность появления единицы при росте единиц подряд.

Я так понимаю, что надо посчитать число последовательностей для начала, но опять же надо ли считать длинные последовательности, как одну или их надо считать отдельно, к примеру 1111 разбить на 1,11, 111 и 1111 или это только 11?

И что делать потом - как оценить наличие закономерности или случайности процесса?

Честно говоря, мало что понял. Вопрос о том, что меняется ли вероятность со временем? Для изучения этого можно просто построить логистическую регрессию по времени (и проверить значимость отличия коэффициента от нуля).

Если помимо времени изучаются другие факторы, влияющие на вероятность, то их тоже можно попытаться добавить в логистическую регрессию.

1...256425652566256725682569257025712572257325742575257625772578...3496
Новый комментарий
Причина обращения: