Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3601

 
Maxim Dmitrievsky #:
Мой код этого не делает и это видно в коде. Понеслось принятие желаемого за действительное.

Да, я не верно понял - во втором сообщении это отражено.

Maxim Dmitrievsky #:
Опять додумки. Чувствую себя предсказателем.

Не понял.

[Удален]  
Aleksey Vyazmikin #:

Да, я не верно понял - во втором сообщении это отражено.

Не понял.

Совместить с удалением плохих кластеров можно, но это уже история не про корректировку лэйблов
 
Maxim Dmitrievsky #:
Совместить с удалением плохих кластеров можно, но это уже история не про корректировку лэйблов

Важно другое, что даёт возможность полагать, что на новых данных в этом кластере или квантовом отрезке будет такое же смещение вероятности, или хотя бы с тем же знаком от среднего значения?

[Удален]  
Aleksey Vyazmikin #:

Важно другое, что даёт возможность полагать, что на новых данных в этом кластере или квантовом отрезке будет такое же смещение вероятности, или хотя бы с тем же знаком от среднего значения?

Вы не читаете?

#36001

каждое сообщение не воспринимается почему-то
Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля
Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля
  • 2024.08.22
  • Maxim Dmitrievsky
  • www.mql5.com
Добрый день всем, Знаю, что есть на форуме энтузиасты machine learning и статистики...
 
Maxim Dmitrievsky #:

Вы не читаете?

#36001

каждое сообщение не воспринимается почему-то

Ну, для меня не содержательна формулировка " Понять очень просто - перестает работать :) " - по каким критериям понять? Выше же показал, что работать может, а может не работать на длительном участке времени такое смещение вероятности...

Всё я читаю. Просто уже много раз писал, что этого всего недостаточно - нужны какие то дополнительные критерии, чем просто проверка на истории.

[Удален]  
Aleksey Vyazmikin #:

Ну, для меня не содержательна формулировка " Понять очень просто - перестает работать :) " - по каким критериям понять? Выше же показал, что работать может, а может не работать на длительном участке времени такое смещение вероятности...

Всё я читаю. Просто уже много раз писал, что этого всего недостаточно - нужны какие то дополнительные критерии, чем просто проверка на истории.

Что конкретно обcуждается: способы исправления меток или сетования что что-то не работает?

 
Maxim Dmitrievsky #:

Что конкретно обcуждается: способы исправления меток или сетования что что-то не работает?

Предложенный Вами способ переразметки в целом понятен. Только уточню, какой период выборки берётся для анализа кластеров (участвует ли в процессе этом отложенная выборка), и как он берётся - сплошняком или рандомно?

В то же время отмечу, что я не считаю этот процесс "исправлением", так как нет сравнения с какой либо эталонной разметкой.

Относительно сетования - это как раз важнейший вопрос для меня - способ контроля изменения вероятности с минимальным запаздыванием.

[Удален]  
Aleksey Vyazmikin #:

Предложенный Вами способ переразметки в целом понятен. Только уточню, какой период выборки берётся для анализа кластеров (участвует ли в процессе этом отложенная выборка), и как он берётся - сплошняком или рандомно?

В то же время отмечу, что я не считаю этот процесс "исправлением", так как нет сравнения с какой либо эталонной разметкой.

Относительно сетования - это как раз важнейший вопрос для меня - способ контроля изменения вероятности с минимальным запаздыванием.

На трейне и валидации естесствнно. Тест не имеет меток. Какие данные в ф-ю передаёте. Какие-то новичковые вопросы.

Эталон - распределение меток в кластерах. В идеале в каждом кластере должно быть 0 или 1. Тогда данные полностью предсказуемые. Приближение к этому эталону называется исправлением.

Отсюда автоматически вытекает, что чем больше выборка, тем стат значимость паттернов увеличивается.
 
Aleksey Nikolayev #:
У нас же есть замечательный календарь в МТ5?

Вот не знаю, не использовал. А за какой период там данные?

Что ещё думаю, важно собирать информацию не только о фактах, но и ожиданиях - нужно собирать текст из новостей, реакцию трейдеров на них в форумах или где там общаются, а так же мнение аналитиков банков.

Возможно, что действительно трейдеры совершают торговые операции на опережение новостей, а по факту уже продают валюту нуждающимся - к примеру, импортёрам.

 
Maxim Dmitrievsky #:
На трейне и валидации естесствнно. Тест не имеет меток. Какие данные в ф-ю передаёте. Какие-то новичковые вопросы.

Спрашиваю, потому что удивляюсь, что у Вас так всё шикарно работает, судя по картинкам и словам. Вот и думаю, либо я что-то не так делаю, либо ошибка с моей или вашей стороны...

Maxim Dmitrievsky #:
Эталон - распределение меток в кластерах. В идеале в каждом кластере должно быть 0 или 1. Тогда данные полностью предсказуемые. Приближение к этому эталону называется исправлением.

Буду учитывать Вашу терминологию. Конечно, модель сама по себе становится проще в теории, так как меньше противоречий, но лучше она или нет на новых данных, вне обучения, пока не могу понять, так как у меня не наблюдается достаточно устойчивых кластеров - не знаю, почему так.

Maxim Dmitrievsky #:
Отсюда автоматически вытекает, что чем больше выборка, тем стат значимость паттернов увеличивается.

Я правильно, помню, что у Вас разметка на каждом баре происходит? Я просто так не делаю. Думал об этом, но меня смущает, что бары рядом стоящие получают одинаковые метки и в то же время имеют иногда вкрапления противоположных меток. И вот получается, рынок во флете, разметилось 30 баров в одной точке по сути, а рынок быстрый и в разметку попало 2-3 бара, при этом ценность одинаковая этих наблюдений, а в выборке первые будут иметь перевес. Нет идей, как с этим бороться правильно?