Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1265

 
elibrarius:
Ну что уменьшился размер деревьев и леса в целом?
Что с ошибкой улучшилась/ухадшилась? По идее - не должна, т.к. до последней точки разделение идет.

Пока не делал, только "взглянул", я же тоже не сутками сижу ковыряюсь :)

буйные опять взбунтовались )) спрашивается - нафиг лезть когда мозгов как у хлебушка

 
elibrarius:
Да! Главное, что "караван" идет)

Только идет медленно - вот люди и негодуют.

Миллиард же раз было говорено - все дело во входных данных. Просто цена, из-за ее неустранимой нестационарности - не канает.

Миллиард раз просили - систематизируйте свои исследования.

На каких-таких данных ваши леса/сети могут зарабатывать? Есть ли такие кластеры в реальном ВР и его первых разностях?

Еще раз даю подсказку - Док провел массу исследований тиковых рядов, ну просто ОЧЕНЬ большую работу. С прореживанием, без прореживания. Просто исследовал искусственные случайные последовательности и т.п. Все это сводил в таблицы, графики. В итоге - исчез с форума. Думаю, нашел Грааль. Судя по его сообщениям у меня в ЛС - это "почти наверное" именно так.

 
Maxim Dmitrievsky:

Идет очень быстро, меньше чем за год изучены НС, новейшие самые перспективные походы типа RL, написана пара статей что бы обозначить подход

сейчас изучается самый бурно развивающийся сейчас Байесовский подход в машинном обучении, т.е. Байес+РЛ. И да, все это на англ. языке.

все что делаю это вообще самое крутое что есть сейчас в МО, это сложно, поэтому даже не читаю всякий отсталый детсад, то что было известно еще 50 лет назад. МО далеко продвинулось с тех пор

Макс, я все понимаю, но все же...

Приведу еще раз сообщение Дока, после которого у него реально стали улучшаться результаты:

"В атаче в архиве два файла для опытов. Оба содержат значения в нормальном распределении, гистограммы одинаковы и практически симметричны относительно нуля.

Но у этих файлов есть одно очень большое отличие - марковость.
У одного файла есть память (немарковоский процесс), можно пытаться прогнозировать "следующее значение больше-меньше ноля" опираясь на прошлые значения. Для прогноза можно применять нейронки и прочее машинное обучение.
У другого файла - памяти нет (марковский процесс), любые прогнозы закончатся неудачей. Машинное обучение бессильно, но возможно Александр что-то сможет спрогнозировать физикой.

Кто научится определять какой файл с памятью а какой нет - тот молодец, и применив этот-же метод на форексе наконец докажет себе действительно ли процесс ценообразования - марковский.

Ещё заодно стоит проверить, действительно ли нормальное распределение это достаточное условие для прибыльности модели. Сделайте график случайного блуждания накопительной суммой cumsum(), и попробуйте торговать на нём."

Просто, очевидно, что он сначала научился работать на искусственных данных с "памятью", а потом тупо научился выделять их в реальных ВР.

Вот и все.

Файлы:
normdist.zip  808 kb
 
Maxim Dmitrievsky:

я приводил примеры на искусственный данных с памятью, все прекрасно работает. Нестационарность рынка, все дела, распределения, все это и так понятно

более того, моя ТС тоже работает уже довольно давно (со своими нюансами), я просто не торгую т.к. не интересно сейчас. А просто улучшаю, интересно изучать новые вещи

Вы можете скачать бота из последней статьи и зарабатывать, как это делает индус. Кто мешает?

!!!

Пардон. Мож я невнимательно все читал... Посмотрим.

 
Alexander_K2:

!!!

Пардон. Мож я невнимательно все читал... Посмотрим.

кучу тестов и скринов уже прикладывал, кому что еще надо не знаю. Вечных ТС не бывает, ситуативно заработать не сложно

 

В этой ветке - в гостях. Чисто поделиться статьей зашел

Super Intelligence for The Stock Market – Numerai – Medium
Super Intelligence for The Stock Market – Numerai – Medium
  • 2016.08.30
  • Richard Craib
  • medium.com
Numerai is synthesizing machine intelligence to command the capital of an American hedge fund. Here’s how.
 
Alexander_K2:

Макс, я все понимаю, но все же...

Приведу еще раз сообщение Дока, после которого у него реально стали улучшаться результаты:

"В атаче в архиве два файла для опытов. Оба содержат значения в нормальном распределении, гистограммы одинаковы и практически симметричны относительно нуля.

Но у этих файлов есть одно очень большое отличие - марковость.
У одного файла есть память (немарковоский процесс), можно пытаться прогнозировать "следующее значение больше-меньше ноля" опираясь на прошлые значения. Для прогноза можно применять нейронки и прочее машинное обучение.
У другого файла - памяти нет (марковский процесс), любые прогнозы закончатся неудачей. Машинное обучение бессильно, но возможно Александр что-то сможет спрогнозировать физикой.

Кто научится определять какой файл с памятью а какой нет - тот молодец, и применив этот-же метод на форексе наконец докажет себе действительно ли процесс ценообразования - марковский.

Ещё заодно стоит проверить, действительно ли нормальное распределение это достаточное условие для прибыльности модели. Сделайте график случайного блуждания накопительной суммой cumsum(), и попробуйте торговать на нём."

Просто, очевидно, что он сначала научился работать на искусственных данных с "памятью", а потом тупо научился выделять их в реальных ВР.

Вот и все.

Ну не в этом дело, как же...Вы не видите, нестационарность присуща таким процессам, цепляясь за нормальное распределение, как в основном большинство, как только есть ограничение в приращениях, все - нормальное распределение, от обратного - оно всегда будет ненормальным, даже будет вообще отсутствовать, как такое представление процесса, отсутствие распределения? 

Maxim Dmitrievsky:

кучу тестов и скринов уже прикладывал, кому что еще надо не знаю. Вечных ТС не бывает, ситуативно заработать не сложно

да именно ситуативно не сложно, проблема в систематизации.

 
Andrey Khatimlianskii:

В этой ветке - в гостях. Чисто поделиться статьей зашел

Припозднились Вы, не HFT))) С этой канторкой было весело года 2 назад, сейчас тухляк, но кто знает может ченить ещё придумают.

 
Andrey Khatimlianskii:

В этой ветке - в гостях. Чисто поделиться статьей зашел

Нумераи запали на лозунг "Пролетарии всех стран соединяйтесь!" от Карла Маркса, в МО интерпретации от Джеффри Хинтона:)
 
Maxim Dmitrievsky:

А это кстати точно

учитывая количество дебилов на форуме (включая Вашего любимого фокусника мудо..), не считаю больше нужным поддерживать эту тему, потому что пользы конкретно для себя не получил практически нисколько

Максим, ты не прав! Польза для вас есть, польза в самой формулировке и изложении задач. Впрочем, не уговариваю.

Причина обращения: