Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3182
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
Сделал оптимизацию с одинаковыми настройками на реальном и на сгенерированном символе.
Real.
Random.
Не обучается на Random.
Maxim Dmitrievsky #:
Сколько раз был сгенерирован рандом символ?)
Один.
очевидно, что чем длиннее последовательность, тем больше раз его нужно сгенерировать, чтобы и на нем работало.
Не понимаю этого утверждения. Что имеется в виду из следующих двух вариантов?
Вроде бы простые вещи, ведь даже на разных реал символах одна и та же ТС не работает.
Алгоритм рандомизации такой:
Точно так же получаю как рабочие на ООС модели, так и нет, через один алгоритм. Символ один и тот же, никакого нового рандома не добавлено. Просто случайно находятся либо долгоиграющие паттерны, либо локальные. Потому что обучение на случайной подвыборке (40% внутри выделенного линиями диапазона), и еще стоят другие рандомизаторы, которые ищут закономерности через рандомизацию, которая рандомизацией погоняется.
Один.
Не понимаю этого утверждения. Что имеется в виду из следующих двух вариантов?
Алгоритм рандомизации такой:
Да, выделенное
Нужно запускать много раз, много символов. Пример своего переборщика показал выше. Он просто рандомно выдергивает семплы для обучения из одного и того же ряда и результаты всегда разные на ООС.
Точно такие же резкие провалы на ООС.Блин, я не знаю как по простому обяснить..
Ваше утверждение.
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля
mytarmailS, 2023.08.16 13:23
представьте что у вас есть всего 1000 вариантов ТС, вообще
вашы шаги 1 и 2
1) Вы начинаете оптимизировать/искать хорошую ТС , это трейн данные (подгонка/поиск/оптимизация)
допустим вы нашли 300 вариантов где ТС зарабатывает..
2) Теперь вы ищете ТС из этих 300 вариантов которая пройдет OOS это тест данные. Вы нашли скажем 10 ТС которые зарабатывают и на трейне и на тесте ( OOS )
Так что такое п.2 ?
Это - то же самое продолжение подгонки , только ваш поиск (подгонка/поиск/оптимизация) стал немного глубже или сложней, потому что теперь у вас не одно условие оптимизации (пройти трейн), а два (проти тест + пройти трейн)
Давайте представим, что всего вариантов в миллион раз больше: 1 миллиард ТС, найдено 300 миллионов вариантов ТС, где на обучаемой выборке она зарабатывает - это п.1.
В п.1. оптимизация делается по какой-то fitness-функции. Чем выше значение, тем предполагается, что выше работоспособность. Поэтому оптимизация занимается поиском глобального максимума. Все это п.1.
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля
fxsaber, 2023.08.19 01:32
Считаете, что доверять модели train_optim + test_forward стоит больше, чем (train+test)_optim?
Т.е. это подгонка в чистом виде.
Если же сделать второе, то это не подгонка.
Точно так же получаю как рабочие на ООС модели, так и нет, через один алгоритм. Символ один и тот же, никакого нового рандома не добавлено.
У меня было обучение не на одном и том же символе. Очевидно, что в облаке рандомизации существуют ряды с любой характеристикой.
Вот спереди хуже, а сзади лучше. И обратные ситуации точно так же встречаются. Просто сейчас мало перебирал.
Ваше утверждение.
Давайте представим, что всего вариантов в миллион раз больше: 1 миллиард ТС, найдено 300 миллионов вариантов ТС, где на обучаемой выборке она зарабатывает - это п.1.
В п.1. оптимизация делается по какой-то fitness-функции. Чем выше значение, тем предполагается, что выше работоспособность. Поэтому оптимизация занимается поиском глобального максимума. Все это п.1.
Т.е. это подгонка в чистом виде.
Если же сделать второе, то это не подгонка.
Понял. Извиняюсь..
У меня было обучение не на одном и том же символе. Очевидно, что в облаке рандомизации существуют ряды с любой характеристикой.
Ну, проблемы никакой не вижу. Все эти ТС случайные, потому что торгуют на нестационарном рынке. Но некоторые варианты могут принести профит в какой-то перспективе.