Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3102
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
Ну на ходу много чего сочинять можно. Потом еще что-нибудь добавится, и так до бесконечности.
Конечно - совершенству нет придела!
Конечно - совершенству нет придела!
Я имел в виду есть ли такой подход в официальной науке , так как уже слышал точно такие же мысли про сравнение с СБ
Инетересно есть ли какие то уже устоявшиеся техники
Вот сделал набросок
слева реальный график евры м5
справа СБ тики (кумулятивная сумма) преобразованы в м5
Визуально графики похожи)):
В эконометрике и всякой прикладной статистике моделируется гетероскедастичность. Там куча тестов всяких напридумано. В R они все должны быть. Проблема,что они дают оценку прошлого и не факт что она подходит для текущего момента.
Безумству храбрых :)
На этом стоит развитие всего человечества.
Если есть понимание причин, почему модель не работает, обученная стандартными методами, то нужно искать решение проблемы. Пусть не идеальное, но позволяющее с большей уверенностью и вероятностью успеха применять модель на рынке. Потом уже с доходов заниматься дальнейшим изучением проблематики и улучшением.
Если рассматривать нейронку, то возможно можно было бы поделить самостоятельно выборку на бачи и увеличить просто число подачи бачей (участков изменения вероятностного распределения) с целью их равного вклада в процесс обучения. С деревьями сложней, хотя CatBoost использует так же бачи на больших выборках, но управлять или не представляется возможным. Хотя... там была технология продолжения обучения - не экспериментировал с ней... А Вы?
Визуально графики похожи)):
В эконометрике и всякой прикладной статистике моделируется гетероскедастичность. Там куча тестов всяких напридумано. В R они все должны быть. Проблема,что они дают оценку прошлого и не факт что она подходит для текущего момента.
не я по другому смотрю на использование СБ
Вот например если я нашел какую то сложную закономерность на рынке , то можно нагенерить СБ и проверить есть ли она там
если на СБ нет то вроде как как хорошо, найдено свойство которое присуще только рынку
а если есть и на СБ то это плохо? тут хз , а плохо ли что закономерность есть и там и там?
Ну кароч хотелось почитать умных людей которые уже задавались этим вопросом
На этом стоит развитие всего человечества.
Если есть понимание причин, почему модель не работает, обученная стандартными методами, то нужно искать решение проблемы. Пусть не идеальное, но позволяющее с большей уверенностью и вероятностью успеха применять модель на рынке. Потом уже с доходов заниматься дальнейшим изучением проблематики и улучшением.
Если рассматривать нейронку, то возможно можно было бы поделить самостоятельно выборку на бачи и увеличить просто число подачи бачей (участков изменения вероятностного распределения) с целью их равного вклада в процесс обучения. С деревьями сложней, хотя CatBoost использует так же бачи на больших выборках, но управлять или не представляется возможным. Хотя... там была технология продолжения обучения - не экспериментировал с ней... А Вы?
Делал варианты с дообучением, не зашли в таком виде. В бустинге веса с прошлых итераций не меняются при долбучении, как в нейронках, просто поверх доучивается. Это минус.
Нейронки тоже делал любых архитектур, включая кодеры-декодеры для генерации синтетических данных. Оно на форехе тоже не сильно надо.не я по другому смотрю на использование СБ
Вот например если я нашел какую то сложную закономерность на рынке , то можно нагенерить СБ и проверить есть ли она там
если на СБ нет то вроде как как хорошо, найдено свойство которое присуще только рынку
а если есть и на СБ то это плохо? тут хз , а плохо ли что закономерность есть и там и там?
Ну кароч хотелось почитать умных людей которые уже задавались этим вопросом
Ну это вроде стандартный джентельменский прием трейдера-тестировщика. Нашел закономерность на рынке. После проверяешь ее на котире на основе СБ. Если на СБ прогноз 50/50, то можно более-менее доверять тестированию. Если же процент прогноза примерно тот же, то ищешь где есть заглядывание в будущее. Если его нет, то ищешь хитрое заглядывани в будущее. Если и его нет, то ищешь очень хитрое заглядывани в будущее. Как-то так.
Ну это вроде стандартный джентельменский прием трейдера-тестировщика.
Безумству храбрых :)
Венки со скидкой :).
c PBO уже все?
наговорились и забыли?