Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 619
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
про объём не понял, для обучения разве не достаточно 10000 примеров состояний?
Может вполне хватить, а может и нет. Зависит от того чему и как учите.
У меня в первых вариантах ~10000 было вообще ни о чем. А в последних, после изменения модели обучения при той-же НС стало все хорошо.
в таком варианте получится что модель из статических 100 баров будет кастрированной, и считаю что это уже не приведёт к желаемому поиску возможной закономерности (
Я говорю о том, что архитектура должна быть постоянной, и на каждом новом случае, Вы будете сдвигать окно "внимания" вперед. Таким образом будет отслеживаться серийность и одна природа конкретного датасета.
Один тик обучения: i - текущий индекс. input = [i-100, i], output = [i+1, i+6]. И соответственно i каждый раз новый.
Я же вам не говорил подавать одни и те же бары. =)
Я говорю о том, что архитектура должна быть постоянной, и на каждом новом случае, Вы будете сдвигать окно "внимания" вперед. Таким образом будет отслеживаться серийность и одна природа конкретного датасета.
Один тик обучения: i - текущий индекс. input = [i-100, i], output = [i+1, i+6]. И соответственно i каждый раз новый.
Ок, объясню. к примеру мы имеем 5 цен клоуз входы и 1 цену клоуз выход, побарно смещая окно мы ищем закономерности в этих 5-ти барах для 6-го. У нас заранее не оговорено что комбинация из этих 5-ти баров выглядит одинаково. А теперь представьте что комбинация выглядит каждый раз одинаково, какой ответ получится у нейросети?... думаю не стоит отвечать. Теперь далее, в моём случае получается так что комбинации всегда одинаковые, но длинна разная и это не урезать. Зависимость длины не главная для форварда, но думаю имеет значение тоже, потому обрезать длину нельзя. Появилась мысль удлинить те что оказались короче но тогда они потеряют свой образ, на который первоначально и делается ставка. Наверное совсем запутал.....
Если не урезать - тогда несколько нейросетей надо, на 100 на 200 и 250
Максим, а что ты подаешь на вход нейросети? Вон Колдун на вход сует приращения, а ты?
тоже их ) с разным лагом, хочу еще добавить моменты распределений
и задержку. Сеть с обратной связью. По факту там 2 сети.
но я ленюсь в последнее время.. видимо потому что книжек перечитал.. 3 штуки по 1000 страниц за 1.5 недели :D
нестационарность чего именно? возможно изза того что вы модель и делаете стационарной длины и не получается должного результата? я выкрутился прикрутив простой цикл увеличения длины модели.и теперь в любой момент времени получаю хорошую картинку. но вод форвард имеет все теже 50/50 и чтобы пересортировать теперь ищу методы...
ну нестационарность портфеля, он же не ходит от сигмы до сигмы, а крэшетс периодичски.. а потом пересчитал и опять крэшется
скажем так, если нет какой-то глобальной детерминированности как между неокторыми индексами\акциями, то торговать портфель это все равно что торговать 1 символ но с дополнительными издержками
или сделать декомпозицию одного символа, составить из нее портфель и торговать один символ )))
Если не урезать - тогда несколько нейросетей надо, на 100 на 200 и 250
Спасибо за совет, наверное это правильнее будет, а в роботе просто ставить сигнал не от одной сети а от нескольких ...
Спасибо за совет, наверное это правильнее будет, а в роботе просто ставить сигнал не от одной сети а от нескольких ...
Почему от нескольких? От той, с какой длинной данные подавали. Вы от второй с другой длинной и ответ не сможете получить.
Т.е. ансамбля не получить. А по очереди -да.
Почему от нескольких? От той, с какой длинной данные подавали. Вы от второй с другой длинной и ответ не сможете получить.
Т.е. ансамбля не получить. А по очереди -да.
не правильно выразился, вы правильно говорите. логика будет такая, модель построилась, определили длину модели и запустили ту обученную сеть которая соответствует длине нынешней модели. просто в итоге будет в роботе сразу несколько сетей как и моделей по длине.
ну нестационарность портфеля, он же не ходит от сигмы до сигмы, а крэшетс периодичски.. а потом пересчитал и опять крэшется
скажем так, если нет какой-то глобальной детерминированности как между неокторыми индексами\акциями, то торговать портфель это все равно что торговать 1 символ но с дополнительными издержками
абсолютно верно, но у вас есть преимущество задать портфелю такую форму при которой ваш анализ можно делать каждый час, не дожидаясь пока такая форма появится на одной паре. скажу иначе, к примеру анализирую просто 10 баров по истории чтобы предсказать 1 бар в будущем, нейросеть найдёт сотни паттернов из этих 10 баров, а я предлогаю 1 паттерн и на форвардах обучить нейросеть.