Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2404

[Renat Akhtyamov]

Aleksey Nikolayev:

Ну, там много всякого разного, включая поиск разладки (change point detection).

Что-либо неработающее на рынке найти несложно - сложно найти что-нибудь работающее)

ха,

что-нибудь

вариант то всего один

;)

[Evgeni Gavrilovi]

Maxim Dmitrievsky:

обучение с подкреплением для временных рядов, которое апдейтит состояния с течение времени на рынке не работает

а тогда какие методы в МО самые перспективные?

[[Удален]]

Evgeni Gavrilovi:

а тогда какие методы в МО самые перспективные?

смотря для каких задач, думаю что генеративные и с выделением контекста, если в общем

они постоянно эволюционируют, неизвестно что будет дальше

[mytarmailS]

Ахахах....

Я решил распознавать картинки стохастиком, какой метод МО будет перспективнее??   )))))

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Nikolayev:

Ну, там много всякого разного, включая поиск разладки (change point detection).

Имеется в виду что-то вроде того, что излагается в этой статье (сама по себе статья не особо полезная).

[[Удален]]

Aleksey Nikolayev:

Имеется в виду что-то вроде того, что излагается в этой статье (сама по себе статья не особо полезная).

идея в целом правильная, но для этого не обязательно онлайн обучение в реале, оно может проводиться только на этапе основного обучения/дообучения, а потом использоваться как есть

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky:

идея в целом правильная, но для этого не обязательно онлайн обучение в реале, оно может проводиться только на этапе основного обучения/дообучения, а потом использоваться как есть

Ну да, вполне логично что при торговле не должно быть тяжёлых вычислений.

[mytarmailS]

 (ЦОС) спектральный анализ и трейдинг

https://imetricablog.com/2013/02/19/high-frequency-financial-trading-on-forex-with-mdfa-and-r-an-example-with-the-japanese-yen/

[mytarmailS]

Решил сравнить метрики близости между собой, какие лучше всего подходят для распознавания рыночных данных...

Самая распространенная метрика "евклидова" она  применяется практически в 99% случаев и является что то типа стандарта в МО..

практически все кластеризаторы работают на ней..

Итак сравнивалось 24 метрики на адекватность распознавания новых рыночных данных..

список метрик и результат ошыбки

 [1,] "0.51"  "euclidean"  
 [2,] "0.525" "manhattan"  
 [3,] "0.51"  "minkowski"  
 [4,] "0.545" "infnorm"    
 [5,] "0.505" "ccor"       
 [6,] "0.565" "sts"        
 [7,] "0.51"  "dtw"        
 [8,] "0.52"  "edr"        
 [9,] "0.55"  "erp"        
[10,] "0.51"  "lcss"       
[11,] "0.535" "fourier"    
[12,] "0.46"  "tquest"     
[13,] "0.525" "acf"        
[14,] "0.52"  "pacf"       
[15,] "0.525" "cdm"        
[16,] "0.53"  "cid"        
[17,] "0.53"  "cor"        
[18,] "0.5"   "cort"       
[19,] "0.495" "ar.pic"     
[20,] "0.485" "int.per"    
[21,] "0.49"  "per"        
[22,] "0.52"  "mindist.sax"
[23,] "0.535" "ncd"        
[24,] "0.51"  "pdc"

Как видно евклид далеко не лучшее решение для цен ))

[Aleksei Kuznetsov]

mytarmailS:

Решил сравнить метрики близости между собой, какие лучше всего подходят для распознавания рыночных данных...

Самая распространенная метрика "евклидова" она  применяется практически в 99% случаев и является что то типа стандарта в МО..

практически все кластеризаторы работают на ней..

Итак сравнивалось 24 метрики на адекватность распознавания новых рыночных данных..

список метрик и результат ошыбки

Как видно евклид далеко не лучшее решение для цен ))

Это если у вас только цены на входе. А если еще и время от 0 бара до того на котором вы смотрите цену, а если еще объемы (тик/реал) или еще что-то. Евклидово, да и вообще любое расстояние между фичами будет неадекватно. Как можно уравнять 5 пунктов цены, 5 минутных баров, 5 часовых баров, 5 лотов объема? Никак.
А кластеризатор их посчитает равными.