Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 160
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
10% - это загрузка депозита.
Если у вас депозит 1000 долларов, вы загружаете его на 10% - открываете сделку на 100 долларов.
А теперь, ВНИМАНИЕ, в зависимости от плеча, предоставляемого брокером/кухней вы можете покупать разные лоты - на 10 000 долларов (1:100), на 5 000 долларов (1:50), 20 000 (1:200).
П.С. ёкерныйбабай........
мммм, чувствую скоро "прорвет" и всё скатится "к игре на все с доливом депо и удвоением когда проиграл" гы-гы...
не в плечах суть суть а в капитале, на арбитраже могжет быть побольше левередж на трендследящих поменьше, но врядле кто если не лох в на одну сделку в портфеле рискнет более 2-3% капитала, портфель может иметь сотни позиций и быть загружен более чем на две трети, но даже теоретически не должно быть так чтобы какие тоновости вдруг сняли более 10% капитала, это абсурд, это пропаганда букмекерских кухонь, про "разгон депозита" и подобный бред
Спасибо большое но скрипт работает как то не так как мне думалось, уровней находиться еще меньше чем с первым способом....
Я так понял что нужно не привязываться к ценам хай лой а сделать что то типа такого
а просто как бы округлить саму шкалу цен, типа сейчас у нас мин. шаг 1 пункт а мы делаем мин. шаг скажем в 20 пунктов но в каждом шаге 20-ти пуктовом находиться сумма объема который проходил внутри этих 20 пунктов..... Ээээ блин кароче лучше нарисую , а то нифига не понять из написаного
вот ссылка на рис. http://prntscr.com/ct8kgg
закинуть картинку на форум так и не смог, пробовал раз 10
СанСаныч по моему интересовался, про баланс обучения и переобучения. По ссылке парень рассказывает об интересных идеях как это сделать на основе Байесовых вероятностей.
https://postnauka.ru/video/55303
СанСаныч по моему интересовался, про баланс обучения и переобучения. По ссылке парень рассказывает об интересных идеях как это сделать на основе Байесовых вероятностей.
https://postnauka.ru/video/55303
Спасибо, прочитал.
Думаю, что автор слишком оптимистично настроен.
Проблема переобучения не решаема в принципе. Дело в том, что "переобучение" - это методологическая проблема науки как таковой. Вся наука направлена на поиск некоторых обобщающих закономерностей, которые бы, с одно стороны, хорошо описывали отдельное явление с некоторой точностью, а, с другой, стороны, охватывали достаточно большой круг подобных явлений.
Возьмем закон Ньютона о тяготении.
На бытовом уровне достаточно точно работает для стального шарика, а также для всех других компактных тел из материалов с большим удельным весом. А вот для тополиного пуха не работает вообще.
Где граница этого закона?
Для моделей машинного обучения, применяемых для финансовых рынков, здесь на этой ветке я такую границу сформулировал: в качестве предикторов для целевой переменной следует использовать только такие, которые "имеют отношение" к целевой переменной. Можно ли применить байесовский подход к "имеют отношение"? Не знаю.
Но замечу, что моя формулировка не является каким-то ни было откровением. В статистике базовое правило: мусор на входе - мусор на выходе. Но проблема в том, при определении "имеют отношение" в статистике мы опираемся на понятие "корреляции", которое всегда имеет некоторое значение. И такого значения "отсутствие корреляции" не бывает. Именно поэтому я и пишу "имеют отношение", которое в обязательном порядке должно иметь значение "не имеет отношения", а далее некоторую качественную градацию.
Для наиболее частых методов борьбы с переобучением в машинном моделировании лежит принцип огрубления, который наиболее наглядно можно пояснить на следующем примере.
Берем полином и повышая его степень уменьшаем ошибку подгонки. Добились ошибки, к примеру 5%. Затем отбрасываем последний член полинома с наибольшей степенью - огрубили модель, увеличили ошибку, но этот полином можно применять в гораздо большем количестве случаев.
Пол моему убеждению, если предварительно не очистить входные предикторы от шумовых, т.е. "не имеющих отношение" к целевой переменной, то метод "огрубления" не работает как и не работают другие методы, использующие понятие "важности" предикторов. Особенно плохо работают алгоритмы, которые "важность" вычисляют на основе частоты использования предиктора при подгонки модели.
Какое место занимает предлагаемых в статье метод для решения указанной мною проблемы, я не знаю.
...
Возьмем закон Ньютона о тяготении.
На бытовом уровне достаточно точно работает для стального шарика, а также для всех других компактных тел из материалов с большим удельным весом. А вот для тополиного пуха не работает вообще.
Где граница этого закона?
...
Вот сидит такой, на форуме, писатель от науки.
Говорит наукообразные фразы. Уже сам себе почти верит.
А все потому, что "пишет" на форуме, где ему никто возразить не может.
Не тот форум. Не научный. И Ньютон не ответит...
И рождает такой "писатель" фразы типа: "На бытовом уровне достаточно точно работает для стального шарика, а также для всех других компактных тел из материалов с большим удельным весом. А вот для тополиного пуха не работает вообще".
Одно слово - эхконометрист...
Одно слово - эхконометрист...
стопудофф
закон Ньютона не действует на тополиный пух... абасцаца можно.
Здравствуйте. Ньютон отошёл, я за него.
закон Ньютона не действует на тополиный пух... абасцаца можно.
Читайте внимательнее плз:
... На бытовом уровне ... для тополиного пуха не работает вообще...
Одно слово - эхконометрист...
Здравствуйте. Ньютон отошёл, я за него.
Читайте внимательнее плз:
понимаете, вакуум это не бытовой уровень. Ну или вы где-то в космосе живёте, тогда конечно да, обыденностьЗакон работает, и для пуха в том числе. А вот когда смотрят на вещи "на бытовом уровне", то получается то, что получается....
А что если я вам скажу что в природе нету такого взаимодействия как "Закон Ньютона"? И это всего лишь формула выведенная для упрощения расчётов. И при фразе "Закон Ньютона работает или не работает", подразумевается что эта формула может быть использована для вычисления какого-либо процесса, или наоборот её применить невозможно всилу сложности задачи и хаотичности мира.
Допустим есть стальной шарик. Зная его массу, можно определить с какой скоростью он будет падать, как быстро достигнет земли, итд, и всё это довольно точно. В случае же с пухом происходит такое огромное число воздействий на него, что применение законов ньютона не поможет вам рассчитать где и когда пушинка упадёт. Даже если вы закроетесь в безветренной комнате на дне океана, всё равно даже любая сейсмическая активность внесёт свои изменения, и пушинка упадёт не там где вами было рассчитано. Даже такой сложный эксперимент уже лежит за гранями обыденности, но всё равно недостаточно точен.
Поведение пуха - это аналогия поведение торгового символа на форексе. Вы можете сделать советник с тысячами формул, но все они будут описывать лишь наблюдаемые вами явления в этом процессе. То что лежит в основе этих процессов вам никогда не будет до конца понятно, и поэтому какие бы точные формулы вы не вывели, они будут работать лишь в идеальных условиях, описывая лишь наблюдаемые вами ранее явления. А на деле случится что-то неожиданное, и рынок пойдёт против всех ваших формул и вынесет вам все стопы.