Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 781
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
сильно оверфитнута, льет на оос
обучусь на длительном интервале потом покажу ООС
фичи (описание среды) тоже менять надо
Так понимаю сами периоды стокхастиков не меняются, а перебирается вес внутри, на который потом множатся признаки и далее активизационная функция?
Так понимаю сами периоды стокхастиков не меняются, а перебирается вес внутри, на который потом множатся признаки и далее активизационная функция?
перебираются целевые для стохастиков (3 RSI), т.е. нет заданного набора меток, да
только обучается не через оптимизатор а полноценную НС
Уважаемые, посоветуйте, способ классификации, если известны номера баров для входов, но не известны причины.
Каким способом выявлять закономерности. Разделить на два класса где нужно входить, а где нет?
Два вектора: один для лонгов, второй для шортов
Где нужно входить/быть в позиции = 1 , в остальных =0
Самая проблема в предикторах. Должны быть такие, которые имеют отношения к целевой.
Если нет опыта, то берем rattle, 6 моделей, а главное есть полный цикл: подготовка предикторов, собственно модель и оценка этих моделей. Если подготовить в экселе файл, то все перечисленные результаты можно увидеть просто сразу, ничего не понимая в R.
А так в этой ветке полно материала
Удачи.
ПС.
Будем считать, что нашего полку прибыло.
перебираются целевые для стохастиков (3 RSI), т.е. нет заданного набора меток
обучается не через оптимизатор а полноценную НС
Что такое целевые просвятите, буду знать?
Я тут с ARIMA немного разбираюсь. Понял, что там нужно три этапа:
1.Идентификация пробной модели.
2.Оценивание параметров и проверка адекватности.
3.Прогнозирование.
По первому пункту: получается нужно убедиться, что ряд стационарный, если нет делают из ряда, ряд моментумов.
Что такое целевые просвятите, буду знать?
целевая (метка) это то что подается на выход НС при обучении (т.е. то значение, которое она должна потом выдавать)
а то что подается на вход это признак (фича, предиктор)
Что такое целевые просвятите, буду знать?
Я тут с ARIMA немного разбираюсь. Понял, что там нужно три этапа:
1.Идентификация пробной модели.
2.Оценивание параметров и проверка адекватности.
3.Прогнозирование.
По первому пункту: получается нужно убедиться, что ряд стационарный, если нет делают из ряда, ряд моментумов.
есть функция auto.arima, которая автоматом подбирает параметры, а их 3 (6), а не один.
Проверяют остаток от модели. Для этого есть специальные тесты.
Два вектора: один для лонгов, второй для шортов
Где нужно входить/быть в позиции = 1 , в остальных =0
Самая проблема в предикторах. Должны быть такие, которые имеют отношения к целевой.
Если нет опыта, то берем rattle, 6 моделей, а главное есть полный цикл: подготовка предикторов, собственно модель и оценка этих моделей. Если подготовить в экселе файл, то все перечисленные результаты можно увидеть просто сразу, ничего не понимая в R.
А так в этой ветке полно материала
Удачи.
ПС.
Будем считать, что нашего полку прибыло.
Спасибо! Еще, если не трудно где читать про 6 моделей, подготовку предикторов, модель и ее оценку. В R пробовал немного работать, но сразу в лет трудно понять, что там к чему.
есть функция auto.arima, которая автоматом подбирает параметры, а их 3 (6), а не один.
Проверяют остаток от модели. Для этого есть специальные тесты.
По первому пункту понял, что нужно убедиться, что ряд стационарный, если нет разложить его на моментумы. Проверять АКФ, ЧАКФ и тестом Дики-Фуллера.
АКФ уже даже в MQL сделал.
По первому пункту понял, что нужно убедиться, что ряд стационарный, если нет разложить его на моментумы. Проверять АКФ, ЧАКФ и тестом Дики-Фуллера.
АКФ уже даже в MQL сделал.
Плюнь на мкл - не хватает огромного количества самого разного инструмента,будешь все время упираться в разную ерунду типа акф и полно всего еще. мкл потом, когда будет работающая модель, а этого может быть вообще не удастся получить. Просто в R будешь знать, что не получается, а в мкл не будешь, так как не хватает инструмента.