Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1619
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
Да, скины это несерьезно, предлагаю померятся индикаторами, мой почти готов...
*** мерятся будешь в другом месте....
я точно лишний в этой уважаемой ветке ))
Ты реально дурак. Посмотри на моё имя. Зовут меня Михаил и фамилия у меня совершенно другая на минуточку. Херню не неси....
Это псевдоним, клон Юры Решетова.
У продавцов ведь реальное имя и фамилия отображаются, под паспорт оформляются.
А что продаёт " Mihail Marchukajtes"? Нет ни сигналов на реале ни сов. Уверен не было ни разу вывода бабла с сайта на это имя. Зато он постоянно рекламирует Решетова зачем то, который типа "умер", точнее реинкарнировал в Мишу, в каждом посте упоминает Юрину безпонтовую поделку, выпускает новые версии его поделок. Есть такая пословица "Если нечто как утка, то это утка", так что я утверждаю что Миша = Юра. Такой вот у Юры бесноватый способ продвижения.
И видеострима поэтому нет, а если и будет то без фейса, понятно почему, так как Юры обличье известно.
Это псевдоним, клон Юры Решетова.
А что продаёт " Mihail Marchukajtes"? Нет ни сигналов на реале ни сов. Уверен не было ни разу вывода бабла с сайта на это имя. Зато он постоянно рекламирует Решетова зачем то, который типа "умер", точнее реинкарнировал в Мишу, в каждом посте упоминает Юрину безпонтовую поделку, выпускает новые версии его поделок. Есть такая пословица "Если нечто как утка, то это утка", так что я утверждаю что Миша = Юра. Такой вот у Юры бесноватый способ продвижения.
И видеострима поэтому нет, а если и будет то без фейса, понятно почему, так как Юры обличье известно.
Не надо оскорблять память Решетова таким глупым сравнением
Кстати, что мне не нравится в бустингах, это то, что рекомендованная глубина дерева 7-10.
Т.е. если мы имеем 100 предикторов, и деление там тоже начинается с середины каждого предиктора. То с большой вероятностью мы будем иметь 7 разных предикторов поделенных посередине. Может быть 1 или 2 поделятся до четверти, вряд ли мельче.
Или в бустинговых алгоритмах не половинным делением алгоритм работает, а более мелкими кусочками? Кто-то знает?
И кто какую глубину дерева использует?
Я изучал CatBoost, поэтому буду говорить про него.
Глубина дерева рекомендована 4-6 сплита. Такую глубину и пробую в целом.
Деление предиктора происходит тремя разными алгоритмами на выбор. Создается так называемая сетка.
Результаты разделения и самому интересно вытащить и увидеть. А что АлгЛиб делит на равные части предикторы при построении дерева для леса?
Целевая ваша, любая.. я немного рвано обяснил....
кластера нужны только для одной цели:
Вот мы нашли ХТ на тестовых новых , и приняли их как хорошие..
Теперь на новых данных нам надо найти эту ТХ чтобы применить к ней модель, так как модель хорошо работает только на ХТ, а как мы ее распознаем на новых данных? как вариант по номеру кластера
Что на вход подаем для кластеризации - все предикторы выборки или как?
Случайности нет. Отберется самое лучшее из имеющихся разделений каждого предиктора. Случайность есть в лесу, когда каждому дереву подаются не все предикторы, а например половина случано выбранных.
Один раз обучает. Дообучения нет. Для деревьев/лесов дообучения вроде вообще нет, видимо из за того, что заново обучить достаточно быстро.
И почему сетку? В деревьях узлы и листья.
Отбор будет по линейному разбиению, а я делаю как бы дискретный выбор по негладкой функции, если так понятней.
Суть не в дообучении, а в том, что лучше, если предикторы усиливают друг друга, но не коррелируют сильно друг с другом, а при разбитой выборке на части этого не установить.
Сетка разбиения предиктора, это не НС.
Что на вход подаем для кластеризации - все предикторы выборки или как?
ну по ходу да.. но можно и поекспериментировать
Доведу идею до некоторого логического завершения. Пусть у нас имеется набор систем на одном активе. Каждая система, когда находится в рынке, держит позицию фиксированного объёма, но направление может меняться. Доходности и волатильности стратегий известны. Определим корреляцию между стратегиями формулой (t1-t2)/sqrt(T1*T2), где T1 и T2 длительность времени их пребывания в рынке, t1 и t2 - длительность времён, когда эти стратегии одновременно в рынке и направлены, соответственно, одинаково и противоположно. Это упрощённая формула, выведенная в предположении о близости цены к СБ. Теперь есть все данные для применения теории Марковица для нахождения оптимального портфеля.
Очевидно, никаких осмысленных портфелей мы таким способом не получим (как минимум, из-за того что используется лишь один актив). Нужны некие модификации.
1) Менять алгоритм оптимизации (ограничения на параметры, штрафы). Уточнять определение корреляции между стратегиями.
2) Оптимизировать портфель уже в момент построения стратегий. То есть искать стратегии исходя из условия оптимальности портфеля на них. Не вполне понятно, как это можно формализовать практически применимым способом, но подход кажется более логичным в целом. Хотя, как вы уже писали, потребуется переписывание алгоритмов и тд и тп. Не факт, что овчинка стоит выделки
Всё верно говорите. Однако, я не стал бы учитывать только время нахождения в рынке - нужен некий показатель эффективности действий в этот период времени, так как мало войти и понаходится в рынке, но надо ещё и вовремя выйти, и тут условно две одинаковых стратеги, но одна с фиксированным тейком, а другая без, дадут высокую корреляцию по времени, но разный финансовый результат. Две схожих стратегии могут быть полезны, к примеру по одной будем получать прибыль во флете, а по другой большую прибыль на тренде, что в совокупности сгладит кривую баланса.
Если стратегий не сверх много, то вполне возможен их прямой перебор и совместная оценка.