Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2215
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
Думаю, такие большие исследования лучше в блог скидывать и копию сюда. Через полгода уже не найти тут...
Возможно - просто не пользуюсь блогом, поэтому как то мысль такая не посетила.
Я вот, что думаю можно все эти точки с графика (20 на кривую) запихать в выборку и попробовать обучится - возможно, что так удастся выявлять с большей вероятностью модели с потенциальной устойчивостью.
Возможно - просто не пользуюсь блогом, поэтому как то мысль такая не посетила.
Я вот, что думаю можно все эти точки с графика (20 на кривую) запихать в выборку и попробовать обучится - возможно, что так удастся выявлять с большей вероятностью модели с потенциальной устойчивостью.
Что целевой будет? Как размечать каждый из примеров? Или самообучением?
Целевой будет финансовый результат модели на экзаменационной выборке.
ну да , только я это просто попробовал на макс. прибыль , можно и на что то другое тренить
Слушай, если не лень, попробуй обучить катбуст на макс прибыль, я что то не уверен что это там так работает
там же нужно сразу подать X - данные и Y - целевую
возможно там эта вся "кастомность" это чисто косметическое изменение существующий функций
лень писать пока новые метрики.. и это будет точно не макс прибыль уж тогда, а что-нибудь более осмысленное
например, устойчивость Ляпунова ))
лень писать пока новые метрики.. и это будет точно не макс прибыль уж тогда, а что-нибудь более осмысленное
например, устойчивость Ляпунова ))
Далась она тебе поле ровное, ну или плотность))) В нашем деле это редкость.
Вернулся к вопросу визуализации модели CatBoost, с целью анализа её перспективности.
да, по распределениям, обычно, все видно. Можно просто сделать такие для признаков\целевых без буста и сразу увидеть
вот так неожиданность, сейчас протестировал бота, который опубликовал Максим Владимирович.
на первом скрине котировки от Дукаскопи, восходящяя линия баланса после 3200 - это как раз период ноябрь 2019 - октябрь 2020, ТФ - 1 час, спред - 2 пункта (0.0002)
тест у другого брокера в Метатрейдере выдал не столь примечательный результат, походу стратегию надо оптимизировать так, чтобы работала у всех без исключения.
да, по распределениям, обычно, все видно. Можно просто сделать такие для признаков\целевых без буста и сразу увидеть
Так идея как раз в оценке модели, а модель собственно распутывает запутанные целевые, и мы можем оценить успех её в этом деле, а не просто посмотреть, как все запутанно.
Я думаю попробовать каскадный метод обучения (термин сам придумал - может есть нечто иное). На графиках видно, что есть области, где обучение успешно - эту область оставлять, а то, что выходит за эту область обучать снова, предварительно убрав из выборки примеры попавшие в распределения оставленной области. Руками я так уже пробовал делать - эффект был хороший, вот думаю автоматизировать, но второй день всё никак - уже боюсь, что эффект случаен оказался - не хочется огорчатся. Какое Ваше мнение на этот счет? Думаю, что на питоне это просто сделать.
Так идея как раз в оценке модели, а модель собственно распутывает запутанные целевые, и мы можем оценить успех её в этом деле, а не просто посмотреть, как все запутанно.
Я думаю попробовать каскадный метод обучения (термин сам придумал - может есть нечто иное). На графиках видно, что есть области, где обучение успешно - эту область оставлять, а то, что выходит за эту область обучать снова, предварительно убрав из выборки примеры попавшие в распределения оставленной области. Руками я так уже пробовал делать - эффект был хороший, вот думаю автоматизировать, но второй день всё никак - уже боюсь, что эффект случаен оказался - не хочется огорчатся. Какое Ваше мнение на этот счет? Думаю, что на питоне это просто сделать.
ну это все вопрос о полуконтролируемом обучениии как раз. Пока читаю
Так идея как раз в оценке модели, а модель собственно распутывает запутанные целевые, и мы можем оценить успех её в этом деле, а не просто посмотреть, как все запутанно.
Я думаю попробовать каскадный метод обучения (термин сам придумал - может есть нечто иное). На графиках видно, что есть области, где обучение успешно - эту область оставлять, а то, что выходит за эту область обучать снова, предварительно убрав из выборки примеры попавшие в распределения оставленной области. Руками я так уже пробовал делать - эффект был хороший, вот думаю автоматизировать, но второй день всё никак - уже боюсь, что эффект случаен оказался - не хочется огорчатся. Какое Ваше мнение на этот счет? Думаю, что на питоне это просто сделать.
Если разбивать на однородные области получится автоматически, так же как и руками плюс минус, то все получится.