Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1454
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
устал обливаться слюнями, слишком красиво
Это по времени за какой период? что за секретная технология?
обучение - 10 месяцев, тест на периоде после обучения - 6 месяцев.
технологии простые как валенки: UGA и MLP c двумя внутренними слоями.
обучение - 10 месяцев, тест на периоде после обучения - 6 месяцев.
технологии простые как валенки: UGA и MLP c двумя внутренними слоями.
А что за UGA. Тут https://en.wikipedia.org/wiki/UGA самое подходящее Universal geometric algebra. Это или что то еще?
поиск по форуму пробовали?))
1. Если легко, приведите конкретный пример с цифрами, если умеете конечно.
2. Не нужно советовать ("возьмите", "посмотрите") сделайте сами и докажите конкретным примеров свое утверждение. Ну а ссылка на "старших братьев" ... Написали бы проще :"Мне тут один мужик сказал".
Умничающих болтунов развелось не в меру.
Алёша на СБ получал accuracy 100% и не особо парился по этому поводу. Это для него были семечки.
На всякий случай выложу тут два датасета(лерн и тест для обоих отдельно) в качестве иллюстрации, первый в качестве признаков(f0...f9) макдак с разным окном и целевая тоже макдак(g0), а второй датасет фичи тоже макдак, а целевая направление ZZ.
На первом датасете как и должно выше 51% вытянуть затруднительно, это логично, это же СБ, второй датасет, без проблем 65-70%, что на СБ что на цене, чудеса)))
Не жду что кто то даже раз скачает, чтобы проверить, так как интенции у больщинства участников в иной плоскости, но раз просили, то предоставляю пример.
Степень детализации представления процесса и желаемая степень прогнозируемости этого процесса находятся в обратной пропорциональности. Вопрос лишь в допускаемой погрешности. Необходимо снижать степень детализации до тех пор, пока погрешность позволяет идентифицировать процесс (возможности зарабатывать на процессе). Таким образом могут существовать процессы (символы) на которых заработать невозможно принципе (практика показывает, что они не только могут быть, они есть)..... Благо так же пока есть в наличии у рядового трейдера символы на которых заработать можно в долгосроке, Аминь.
Есть два противоричивых, и в тоже время логичных мнения... Первое: необходимо выбирать историю для тестирования (оптимизации) как можно больше, длиннее, с тем, что бы описать как можно больше вероятных исходов которые могут случиться якобы в будущем. Второе: смысла в в тестировании на долгой истории нет, так как рынок постоянно меняется, нужно...
Чуете противоречия и неоднозначность обоих вариантов мнений? В первом случае никогда не будет истории достаточно, а во втором - никогда не будет достаточно выбрать минимум в периоде (тот период который достоверно можно принять за ОКНО)
Там много чего есть. Например - compound пуассоновские процессы, которые изобретает и всё никак не изобретёт Александр из ветки ТП)
Хоть R и самый тошнотворный язык который можно было придумать, книга и раскрываемые там темы реально хороши.. ищу примеры на питоне :)
https://nbviewer.jupyter.org/github/StuartGordonReid/Python-Notebooks/blob/master/Stochastic%20Process%20Algorithms.ipynb
интересная тема бл.. хочу научиться моделировать скачки, что бы вычесть их из модели потом
http://stuartreid.co.za/interactive-stochastic-processes/
интересная тема бл.. хочу научиться моделировать скачки, что бы вычесть их из модели потом
http://stuartreid.co.za/interactive-stochastic-processes/
Некоторые гэпы происходят в явно неслучайные моменты времени (открытие сессии, например) и вряд ли их можно моделировать каким-то пуассоновским процессом.
Некоторые гэпы происходят в явно неслучайные моменты времени (открытие сессии, например) и вряд ли их можно моделировать каким-то пуассоновским процессом.
пока не понял как они это все используют в реале. Построили несолько графиков, посмотрели порадовались и что дальше? )
допустим, хочу сделать из хвостатого ряда нормальный, куда мне эти скачки добавить\убрать что бы получилось что-то похожее из исходного, и что бы в будущем имело ценность