Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3225

 
fxsaber #:

Может стоит попробовать через аппроксимацию решить задачу генерации новых данных?

Взять окно и пытаться с разной точностью описать в нём числовой ряд, при этом такой подход позволит глобально сохранить динамику движения цены, в том числе с учётом суточных колебаний.

И, историю достаточно будет сохранять в виде коэффициентов аппроксиматоров.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Ваша ТС же ищет не все закономерности, которые могут быть. Поэтому надо под нее

Тогда мы сталкиваемся с проблемой "курицы и яйца":

  • МО сохранит закономерности, если ей дать данные работающей ТС.
  • На исходном цВР МО должно найти работающую ТС.

Иначе через другой подход, но это будет долго на тиках и позднее )

Все такие разработчики далеки от торговли. Вместо Average надо бы Median.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Может стоит попробовать через аппроксимацию решить задачу генерации новых данных?

Взять окно и пытаться с разной точностью описать в нём числовой ряд, при этом такой подход позволит глобально сохранить динамику движения цены, в том числе с учётом суточных колебаний.

И, историю достаточно будет сохранять в виде коэффициентов аппроксиматоров.

Звучит хорошо. Когда смотрю статьи на тему исследования цВР, почти сразу начинаю сомневаться в их подходах, если идет поиск закономерностей в предположении, что они круглосуточные.

 
Maxim Dmitrievsky #:

зависимость с длиной 1000 тиков

И с длиной 5к, до кучи

С тиками такой выбор окна странный. Логично же привязываться к таймстемпам, а не к индексам тиков.

Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий

Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля

fxsaber, 2023.09.09 04:40

В этом месте ошибка: должно быть time_msc. Но это никак не влияет на результаты, что были после сообщения.

Просьба перезапустить, чтобы таймстемпы корректно отображались для следующих генераций.
Это на случай, если решите привязываться.
 
Maxim Dmitrievsky #:

зависимость с длиной 1000 тиков

https://disk.yandex.ru/d/6F8FdUGthpnk3A

.

 
mytarmailS #:
Те вы пытаетесь найти не один набор параметров, а некий сгусток / кластер из близких наборов параметров.

Посмотрите, насколько разные кривые в Sample-интервале (между синими линиями).

Это говорит о том, что получаются не близкие наборы параметров, а далекие. Если в терминах шумной целевой функции, то получены результаты около разных холмиков.

Понятно, что если не прерывать ГА, а дожидаться завершения, то будет найден пик. И все 20 лучших проходов будут оттуда - Sample-кривые будут почти одинаковые. Это ни к чему.

 
fxsaber #:

если не прерывать ГА, а дожидаться завершения, то будет найден пик. И все 20 лучших проходов будут оттуда - Sample-кривые будут почти одинаковые.

Сделал проверку этого утверждения на том же цВР, не прерывая ГА.

Хорошо видно, что среди этой 20-ки есть непохожие сеты. Скорее, это говорит о том, что штатный ГА не справился с задачей. Точнее, он сам себя прервал, поместив в лучшая двадцатку результаты из разных пиков.

 
fxsaber #:

Звучит хорошо. Когда смотрю статьи на тему исследования цВР, почти сразу начинаю сомневаться в их подходах, если идет поиск закономерностей в предположении, что они круглосуточные.

Ну, могу сказать, что не для всех предикторов сплит по времени даст значимое смещение вероятности, во всяком случае у меня. Поэтому я склонен считать, что время значимый фактор, но на исход могут повлиять и другие, более значимые факторы, если они в фазе активности.

Ещё вот думаю, что в окне можно просто взять разную сетку квантования для цены, с большим числом интервалов (для более точного сохранения структуры), и по такому "сжатому сигналу" тестировать - он будет иметь уже отклонения. А можно и малое число интервалов плюс шум рандомный в диапазоне отсчета между двумя интервалами.

Сетку даже можно зафиксировать, и сохранять только смещение для первого отсчета. Тогда вообще мало места будет занимать и преобразование должно быть быстрым.
 
Maxim Dmitrievsky #:

И с длиной 5к, до кучи

https://disk.yandex.ru/d/1ypCrzYKk82XdA


Похоже, график оптимизации может показывать, насколько тяжело идет процесс поиска. Поэтому привожу.


 
Aleksey Vyazmikin #:

Ну, могу сказать, что не для всех предикторов сплит по времени даст значимое смещение вероятности, во всяком случае у меня. Поэтому я склонен считать, что время значимый фактор, но на исход могут повлиять и другие, более значимые факторы, если они в фазе активности.

Ещё вот думаю, что в окне можно просто взять разную сетку квантования для цены, с большим числом интервалов (для более точного сохранения структуры), и по такому "сжатому сигналу" тестировать - он будет иметь уже отклонения. А можно и малое число интервалов плюс шум рандомный в диапазоне отсчета между двумя интервалами.

Сетку даже можно зафиксировать, и сохранять только смещение для первого отсчета. Тогда вообще мало места будет занимать и преобразование должно быть быстрым.

К сожалению, это все гипотезы, требующие реализации и проверки.

@Maxim Dmitrievsky пробует свои варианты, я - свои.