Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3091

Новый комментарий
 
mytarmailS #:

получаю тоже одну строку

должно же быть 5 строк , или если это рез. от лучшей ТС то должен быть мндекс лучшей..

В итоге получаете общую оценку модели (и наверное данных предикторов и целевой)
Плохая модель дает такие исходы (всего 17% исходов на ООС выше 0)

Хорошая модель - 95% результатов ООС - выше 0

 
Forester #:

Именно ретурны прибыли.

ну прибылей и убытков верно?

кароч берем ретурны от тех состояний когда позиция открыта

Forester #:

Как  понял именно настройки: разные периоды МА, SL и т.д.

вместо разных настроек ТС я возьму просто торговлю на раных участках , дума это можно приравнять

 
mytarmailS #:

ну прибылей и убытков верно?

кароч берем ретурны от тех состояний когда позиция открыта

да

mytarmailS #:

вместо разных настроек ТС я возьму просто торговлю на раных участках , дума это можно приравнять

не уверен.

А вообще. читайте статью, чтобы понимать что делаете, там есть ограничения. Например надо давать заведомо успешные настройки, а не -1000000 до +1000000. Если все подряд подать, то средний ООС будет на дне и сравнивать с ним нет смысла. С д.р. стороны очень узкий диапазон 0,95...,0,98 тоже плохо - результаты будут очень близки.

 
Forester #:

да

не уверен.

А вообще. читайте статью, чтобы понимать что делаете, там есть ограничения. Например надо давать заведомо успешные настройки, а не -1000000 до +1000000. Если все подряд подать то средний ООС будет на дне и сравнивать с ним нет смысла. С д.р. стороны очень узкий диапазон 0,95...,0,98 тоже плохо - результаты будут очень близки.

То что прибыльную ТС надо подавать а не что попало я понял..


Я уже в принцепе алгоритм по тестированию этой штуки себе обрисовал есть только один нюанс с метриками


мне оптимизаровать все 4 + 1 метрики 

 p_bo      slope       ar^2     p_loss 
 0.1666667  2.1796000 -0.2100000  0.1670000 
+

прибыль


Или  только  

 p_bp  + прибыль


 
Но вообще я не понял как  они делают кросс-валидацию без обучения. А просто подают готовый набор ретурнов,и потом миксуют его на 12000 вариантов. Должно же обучаться на каждом из 12000 IS и прогнозироваться на каждом соответствующем OOS.
 
mytarmailS #:

То что прибыльную ТС надо подавать а не что попало я понял..


Я уже в принцепе алгоритм по тестированию этой штуки себе обрисовал есть только один нюанс с метриками


мне оптимизаровать все 4 + 1 метрики 


Или  только  


Не знаю. Видимо любую.
 
Forester #:
Но вообще я не понял как  они делают кросс-валидацию без обучения. А просто подают готовый набор ретурнов,и потом миксуют его на 12000 вариантов. Должно же обучаться на каждом из 12000 IS и прогнозироваться на каждом соответствующем OOS.

Так оно и обучает..

Может пора пакет смотреть?

 
mytarmailS #:

Так оно и обучает..

Где гиперпараметры  леса/НС? Нет - значит не обучает. Предикторы тоже не подаются.
Думаю он просто оценивает стабильность предсказаний внешней модели.
 
Forester #:
Где гиперпараметры  леса/НС? Нет - значит не обучает. Предикторы тоже не подаются.
Думаю он просто оценивает стабильность предсказаний внешней модели.

оценивает стабильность через линейную регресию как я понял 

В статье есть что то про леса/НС?
 

Немного не понятен холивар по конкурсу. Профсреда, не проф, есть задача, и обсуждение корректности задачи более актуально, и если корректна то почему нет?

Я уважаю мнения всех участников холивара, но у меня другое)))

Без внешних или других параметров все очень сложно, вернее близко к вечному двигателю))) Но со сторонними параметрами такая же большая проблема)

Возврат к среднему самый простой в понимании и вечный видимо и понятно что на мелких тф ошибок меньше, но тики Сабера тоже дают черных лебедей)))

1...308430853086308730883089309030913092309330943095309630973098...3496
Новый комментарий
Причина обращения: