Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1776
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
где-то в туториалах видел.. вроде, при дообучении так удобнее или что-то с этим связано
Максим, вы сейчас вроде бы кластеризацией занимаетесь.
Вот тут показано, что леса схожи с кластеризацией.
https://habr.com/ru/company/ods/blog/324402/
Раздел "Схожесть случайного леса с алгоритмом k-ближайших соседей".
Есть Вопрос?
Максим, вы сейчас вроде бы кластеризацией занимаетесь.
Вот тут показано, что леса схожи с кластеризацией.
https://habr.com/ru/company/ods/blog/324402/
Раздел "Схожесть случайного леса с алгоритмом k-ближайших соседей".
ну как занимаюсь.. начал и подзабил ) Лес тоже может кластеризовать, да
что касается кластеризации как есть - она неплохо разделяет приращения на 3 группы, в т.ч. на новых данных. Есть смысл использовать как категориальные фичи, этим хотел занятьсяЕсть Вопрос?
ЭТО ПОБЕДА!!!!! Братцы!!!! УРРРААААААААА!!!!!. Всех с праздником.
Потому как только мы забудем эту войну сразу же начнётся другая. Давайте помнить о ней всегда!!!!!!!! ПОБЕДАААААААААА!!!!!!! Пиу, пиу (это я так с воображаемого ТТ-шки вверх стреляю и бегу по улице в форме офицера)Ну так что там? какой акураси получился?
10 моделей CatBoost с глубиной дерева 6, остановка обучения при 100 новых деревьях не улучшающих результат, сидирование с шагом 100.
Выборка обучения 80% 2018 и 2019 года, 20% выборка для контроля остановки обучения. Независимая выборка январь-май 2020
Если помучить выборку разными способами разбиения и построить больше моделей то думаю, что 72 можно получить.
Баланс классификации
10 моделей CatBoost с глубиной дерева 6, остановка обучения при 100 новых деревьях не улучшающих результат, сидирование с шагом 100.
Выборка обучения 80% 2018 и 2019 года, 20% выборка для контроля остановки обучения. Независимая выборка январь-май 2020
Если помучить выборку разными способами разбиения и построить больше моделей то думаю, что 72 можно получить.
Баланс классификации
Ну че.. славненько и правдоподобно. Хотелось бы увидеть еще баланс самой торговли и график с входами.
Я так понял это ансамбль из 10 моделей? Чем отличаются модели друг от друга?
Где то слышал такую умную мысль, что то типа - если есть признаки хоть с какой статистической значимостью даже с самой минимальной соединив их вместе можно получить точность близкую к 100%
Решил проверить...
Сделал синтетическую дату с бинарной целевой, к каждому значению целевой привязка фичи с некой вероятностью попадания.
сделал 10 таких фичей с вероятностями в 51:49 на одно значение целевой и 49:51 на другое
Обучал форест.
получил на новых данных
Accuracy : 0.5145тут уже не 10 признаков, а 100
Accuracy : 0.534с 1000 признаков получилось
Accuracy : 0.558Вывод такой : нужно улучшать качество признаков, на количестве далеко не уедешь...
попробуем увеличить вероятность скажем на 55:45
10 признаков дают
Accuracy : 0.6055100 признаков дают
Accuracy : 0.7985попробуем еще увеличить вероятность 60:40
10 признаков
Accuracy : 0.729100 признаков
Accuracy : 0.968Итак получается чтобы жить в Сочи на каждой свече надо иметь 100 правил/фичей/АМО которые дают 60% правильных ответов... и еще должны быть разными при том всем... Интересно возможно ли такое сделать?
Где то слышал такую умную мысль, что то типа - если есть признаки хоть с какой статистической значимостью даже с самой минимальной соединив их вместе можно получить точность близкую к 100%
Решил проверить...
Корреляция EURCAD на дневных данных с парами :
Коэффициент детерминации самой простой линейной регрессии EURCAD = a*AUDCHF + b*CADCHF + c*CHFJPY + d*EURCHF + k
R^2 = 0.99622555