Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1094

[mytarmailS]

Vizard_:

Да я не учитель обьяснять, я сам незнаю))) Эконометристы декомпозируют и пр., прогнозят и тренд и шум и пр.
Доку я показывал как волу лучше аримы можно прогнозить средствами мо, просто нафигарить кучу фичей)))
Из 1 вр можно сделать несколько тысяч, кое какие и дадут преимучество перед ар... Если суешь
в погремушки - стандартизировать желательно, хотя то ж не во все... Можно вообще уйти в другое
признаковое пространство и т.д... Короче - что даст лучший результат то и гуд. Если есть предположение
 - просто проверь его и все... и нехер никого слушать и спрашивать. У меня нет трендов, нет переходных
процессов, вообще никакого головника... только время подбора модели. Можешь взять из того кода что
я выкладывал 1 хреновину из нескольких выделеных из вр, и ее попробывать прогнозить или че ты там делаешь.
Погремуху не называй...

Ну економетристы по любому удаляли бы, ну и если предикторы делать то тоже наверное надо, но тут у меня немножко не стандартный случай..

несколько лет назад у меня появилась "идея фикс" я только услышал слово корреляция и мне пришло в голову , а что если искать в истории паттерны которые похожи на текущую ситуацию и смотреть чем они заканчивались в прошлом. Идея интересная, а главное без параметров  в классическом понимании, схожесть решил искать через корреляцию пирсона, ну зеленый был вообще)))

Кстати это было стимулом для меня научиться програмировать, уж сильно я поверил в эту идею... , Запрограмировал, обсасывал наверное больше года эту идею в разных позах и понял что не работает нифига)) потом оказалось что тут на форуме уже несколько человек так тоже делали и получили те же результаты , потом оказалось что есть целый метод уже давно придуманный учеными  называется "LA" (локальная аппроксимация) , у Ивахненко "МГУА" тоже есть нечто подобное "Метод комплексирования аналогов",  кароч все уже придумано до нас))

Так вот суть в том что на рынке это не работает, но мне кажется что у меня получилось заставить работать этот метод, просто все авторы и я допускали одну фундаментальную ошибку,  в понедельник еще допроверю на живом рынке и тогда уже поделюсь более структурированой инфой ...

Так вот, я что то отвлекся  почитайте кому интересно про метод "локальная аппроксимация" он в самом конце брошюрки , там совсем немного ... И скажите свое мнение нужно ли удалять тренд в таком подходе 

читать с стр.103  20 Прогноз временных рядов естественного происхождения 

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:

ты пойми одну простую весч что тренд удаляется что бы не было смещения в модели когда начнется другой тренд, а ты обучался на другом. Если можешь сделать так что бы не было смещений то можешь не удалять

оно рано или поздно все равно появятся, потому что рынки меняются. Вопрос в том что бы найти баланс что бы хоть что-то работало какое-то время

хороший цикл для работы ТС - 3 мес, т.е. контракт. Половина обучение половина торговля. Это из результатов обучения и тестов. Это для фьючей на фору. На других инструментах мб другие

прочти конец той брошюрки что я кинул ((локальная аппроксимация)),  я понимаю о чем ты говоришь но именно в этом подходе возможно это не работает

Просто хочется услышать другие мнения и аргументы

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

прочти конец той брошюрки что я кинул ((локальная аппроксимация)),  я понимаю о чем ты говоришь но именно в этом подходе возможно это не работает

в кодбазе валялся индикатор, автор Vladimir вроде. Локальная аппроксимация методом ближайших соседей (или че-то похожее), так же в истории ищет похожие участки. Не работает вроде

https://www.mql5.com/ru/code/133

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:

в кодбазе валялся индикатор, автор Vladimir вроде. Локальная аппроксимация методом ближайших соседей, так же в истории ищет похожие участки. Не работает вроде

https://www.mql5.com/ru/code/133

Да не работает, не работает, но....  пока рано говорить

Вопрос нужно ли тренд удалять

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

Да не работает, не работает, но....  пока рано говорить

Вопрос нужно ли тренд удалять

в этом случае да, потому что Пирсона искать на нестационарных данных это все равно что с.. против или по ветру, а нужен штиль

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:

в этом случае да, потому что Пирсона искать на нестационарных данных это все равно что с.. против или по ветру

ну ок, мнение есть.. Но там куча этих расстояний есть ранговая корреляция Кандела  еще там куча, есть евклидово растояние, там тоже подвидов всяких штук 10, есть в конце концов тот же dtw алгоритм

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

ну ок, мнение есть.. Но там куча этих расстояний есть ранговая корреляция Кандела  еще там куча, есть евклидово растояние, там тоже подвидов всяких штук 10, есть в конце концов тот же dtw алгоритм

это не мнение а данность :) ранговая корреляция не спасет, причем тут евклидово расстояние хз

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:

это не мнение а данность :) ранговая корреляция не спасет, причем тут евклидово расстояние хз

Ну близость / сходство  , можно мерить Далеко не одной корреляцией , есть еще добрых 20 способов

ЗЫ

Ивахненко тоже пишет что нужно удалять тренд, но пишет что и не обязательно 

цытата

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:

ваще гениальный чел как по мне, книга года хоть и старая, наряду с Вапником

Та что я кинул это другая книга, скорей брошура ...

А ту что ты кидал я пробовал читать года два назад, но завяз в формулах и бросил(( я нуб )

[mytarmailS]

Vizard_:

***м давно пробывал. Пдфку эту точно помню.
Надо, иначе будет проявлятся "завтра как вчера". Возьми хотя бы первую разность чтоб наверняка, в + переведи если отриц не хавает.
По нормальному получше надо готовить. Какая у тя там реализация еще хз. Мож она предобрабатывает уже. Попробуй разные, да сравни по
устраивающей метрике. Зачем реалтайм ждать, моделируй так, разницы нет.  X <- (X - min(X)) / (max(X) - min(X)) и пр., для эксперементов...

Пока делаю как раз как ты говоришь , все в самом простом виде, только ряд беру ПОКА как есть, тренд не удаляю

# фун. нормализации
norm <- function(X) {X <- (X - min(X)) / (max(X) - min(X)) ; return(X)}
#  два фейк вектора
x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10)
#  нормализирую их
x <- norm(x)
y <- norm(y)
#  фун. евклидовой близости
euclid.dist <- function(x1, x2) sqrt(sum((x1 - x2) ^ 2))
#  рез. насколько близки два вектора
euclid.dist(x,y)

завтра поеспериментрую на живых данных, а там видно будет