Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3365
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
Что делает МО? По сути подбирает формулу и переменные к ней из 100500 переменных; и по ООС мы видим, что нужно иногда переобучать. Выбранную формулу и 3 параметра к ней скорее всего тоже нужно будет менять.
Если бы это была какая-то формула описывающая какой то закон физики/математики, то ее правильно было бы использовать. Но боюсь, что в рынках такие неизменяемые законы не действуют. Можно что-то подобрать экспериментально, но вы же подберете это на каком-то отдельном участке истории, а вне его подобранная формула уже может плохо работать. И придется каждую неделю подбирать не один n, а 3 параметра: x,y,z.
хорошая книжечка
Машинное обучение для факторного инвестирования
Хороших книг по МО все больше и больше. Эта одна из таких.
Бегло выявил, близкое мне
1. Нельзя игнорировать нестационарность временного ряда. Любая формула, любой алгоритм должен отвечать на вопрос применимости к нестационарным данным.
2. Обязательно необходимо уделять влиянию предикторов (предсказательная способность) на целевую. максим ввел в блуд со своим понимаем причинно-следственных связей, а книга все расставило по своим местам: в книге понимается исключительно также как я понимал и многократно писал о "предсказательной" способности, ее стабильности.
Для тех у кого больше двух нейронов в мозгу..
На одной стороне форумный критик которого никто не возьмет даже джуниром в DS конторку так как собес завалит сходу..
На другой стороне критикуема им книга с таким списком литературы(смотреть снизу вверх)
Возможно, понял, какая концепция имеется в виду. На примере.
Допустим, есть канальная ТС, где от границ вовнутрь идет торговля. И вот задаю я оптимизируемый параметр, который является коэффициентом размера (ширины) канала.
По классике - нормально. Оптимизируешь и видишь, как влияет.
По предложенной концепции так делать нельзя, т.к. этот параметр никак не зависит от исходных данных (история котировок). В предложенной терминологии это "константный" оптимизируемый параметр.
Даже если этот параметр влияет на какой-то полином, это тоже "константный" параметр, т.к. отсутствует зависимость от цВР.
Интересная мысль. Спасибо.
Да, через оптимизацию хотя бы логично, что можно найти более дешево значимые параметры как то влияющие на оптимизируемые хотя бы линейно. По классике рандомно или полный перебор других параметров и формул. Но это проклятие.
От констант конечно не убежать, даже при сложной обратной связи, постоянной будет начало расчетов. (обратная связь в моем сегодняшнем понимании это воздействие текущих данных на прошлые, на основании которых происходит расчет будущих данных).
В любом случае это поиск новых предикторов и формул расчета, возможно более значимых чем оптимизируемые.
Да, через оптимизацию хотя бы логично, что можно найти более дешево значимые параметры
суть не в том, а в том что эти параметры мертвые с момента их нахождения, потому что "работали" в прошлом..
А вот если вместо параметра (констатны) правильная формула , то это адаптивность , можно сказать система без параметров. И в то же время лучше чем если бы она была с параметрами
Видимо, далек от высоких материй - снова ничего не понял. Для меня точно писать не надо.