Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1494
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
какой там граф получается? т.е. 2 скрытых состояния n-кол-во наблюдаемых? как-то визуализировать можно?
Использую 2 скрытых состояния с длиной таймсерии в 11000 баров. В качестве таймсерии наблюдений использую логарифмированный ретурн: series[i] = MathLog(iOpen(NULL, 0, i) / iOpen(NULL, 0, i+1)).
Странно что на лог ретурнах и уже какой-то результат, т.к. в них мало инфы
попробуй дробное дифференцирование (можно поставить степень от 0.1 до 0.9), должно быть еще лучше тогда (индикатор). Если поставишь 1.0 то будут те же самые ретурны с единичны лагом, при уменьшении до 0.1 будет больше инфы в ретурнах, но они будут оставаться стационарными
На обучении можно любую машку сделать граалем. А вообще уже много говорили о том что от выбора метода классификации\регресии мало что зависит, как в прочем и с "индикаторами", которые кстати тоже можно с натяжкой назвать МО(если с оптимизацией).
оптимизация индкаторов в тестере может быть неким МО, но нужно чтобы у ТС было множество "степеней свободы" - в итоге и получим подгонку на истории как при обучении НС - я уже это прошел
есть у кого на алглиб пример логит - регрессии? - есть несколько идей, хочу проверить
оптимизация индкаторов в тестере может быть неким МО, но нужно чтобы у ТС было множество "степеней свободы" - в итоге и получим подгонку на истории как при обучении НС - я уже это прошел
есть у кого на алглиб пример логит - регрессии? - есть несколько идей, хочу проверить
я тебе кидал бандитоса, поищи в ЛС
или скоро статью запилю с логитом, сегодня как раз решил дописать )я тебе кидал бандитоса, поищи в ЛС
или скоро статью запилю с логитом, сегодня как раз решил дописать )ага, спасибо! я просто на пару лет отстаю от тебя, много читаю, да и ютуб смотрю, но материла вагон
тут в общем что хочу сделать и проверить - просто гонять МО по ЦР - успех будет как и у обычной ТС, увы, рынок он такой
но можно попробовать к некой робастой ТС прикрутить "контекст рынка" в виде логит регрессии - т.е. после тестирования оценить в виде вероятности все сделки
в общем есть чем теперь заняться
ага, спасибо! я просто на пару лет отстаю от тебя, много читаю, да и ютуб смотрю, но материла вагон
тут в общем что хочу сделать и проверить - просто гонять МО по ЦР - успех будет как и у обычной ТС, увы, рынок он такой
но можно попробовать к некой робастой ТС прикрутить "контекст рынка" в виде логит регрессии - т.е. после тестирования оценить в виде вероятности все сделки
в общем есть чем теперь заняться
ну да, можно. Больше смотрю в сторону оптимизатора внутри оптимизатора. Т.е. гиперпараметры оптятся генетикой в тестере (например, размер окна и параметры внутреннего оптимизатора), а внутренний отимизатор пашет внутри бота все время. Логит подходит потому что быстрая, хоть и примитивная.
еще эти вонючие марговские цепи скрытые чисто под mql найти бы где-нибудь :) прикольная штучкаЛогит подходит потому что быстрая, хоть и примитивная.
да, точность всегда ухудшает ТС - есть некий график логит регрессии и этого достаточно для оценки вероятности
пока еще читать буду, но думаю, что возможно задача вообще простая - выход логит регрессии представить как 50 / 50 и то что ниже 0,5 то все лоссы, все что выше 0,5 то тейки , причем чем больше вероятность тем больший тейк
проверять в общем нужно, наверное завтра вплотную займусь, визуализировать бы это, наверное индикатор канальный попробую так раскрасить, а вдруг! )))
Проверил индикатор fractional.mq5. Результаты существенно не превысили те, которые были получены на ретурнах. Неправдоподобно хороши результаты с использованием приращений индикатора RVI series[i] = iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+1) - iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+2). График роста эквити приведен ниже на скрине. Эти результаты были получены в области наблюдений, но удивляет то, что обучение происходит без учителя. Теперь осталось проверить его работу в тестере. Посмотрел и пришел к выводу, что ldhmm более основательный пакет по HMM с большим количеством полезных вспомогательных функций для анализа финансовых таймсерий.
Проверил индикатор fractional.mq5. Результаты существенно не превышают те, которые были получены на ретурнах. Неправдоподобно хороши результаты на обучающей выборке с использованием приращений индикатора RVI series[i] = iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+1) - iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+2). Эти результаты были получены в области наблюдений, но удивляет то, что обучение происходит без учителя. Теперь осталось проверить его работу в тестере. Посмотрел и пришел к выводу, что ldhmm более основательный пакет по HMM с большим количеством полезных вспомогательных функций для анализа финансовых таймсерий.
ништячно, примерчик с оос бы еще какой-нибудь, а то может дикий подгон
а какие параметры fractional юзал? пробовал уменьшать до 0.1, например? и treshhold 1e-05 оптимальный
по сути, мало чем отличаются :) первый более чувствительный