Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2810
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
Вы, в частности, утверждали, что модель на выборке нельзя будет обучить - Вы ошиблись.
мне одному слышится почти одинаковое звучание слов "алготорговля" и "алкоторговля"?
как бэ заставляет задумацо
дата сет
первые 10 сток информация о ценах , если захочеться создавать новые фичи , если нет их следует удалить из обучения
последняя строка - целевая
выбоку делить пополам для трейна и теста
на форесте без всякого тюнинга получаю на новых данных
Confusion Matrix and Statistics Reference Prediction -1 0 1 -1 2428 453 23 0 597 3295 696 1 14 448 2046 Overall Statistics Accuracy : 0.7769 95% CI : (0.7686, 0.785) No Information Rate : 0.4196 P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16 Kappa : 0.6567 Mcnemar's Test P-Value : 2.565e-16 Statistics by Class: Class: -1 Class: 0 Class: 1 Sensitivity 0.7989 0.7853 0.7400 Specificity 0.9316 0.7772 0.9361 Pos Pred Value 0.8361 0.7182 0.8158 Neg Pred Value 0.9139 0.8335 0.9040 Prevalence 0.3039 0.4196 0.2765 Detection Rate 0.2428 0.3295 0.2046 Detection Prevalence 0.2904 0.4588 0.2508 Balanced Accuracy 0.8653 0.7812 0.8381на ХГбусте с новыми фичами получал Акураси 0,83
Интересно можно ли достичь 0,9 Акураси ?
?? Где я такое утверждал
Тут.
Тут.
Для меня это разговор про конкретную выборку, которая не обучалась без манипуляций с данными.
Корреляционная фильтрация - один из простых способов сдвинуть обучение с мертвой точки.дата сет
Пробовал, нихрена не работает, все опять же упирается в признаки.
Кому интересно, кидаю конструктор мультивалютного тестера со спредом, примитивным лотом и намеком на открытие закрытие позиций с дробным лотом.
Для работы тестера надо подготовить датафрейм с столбцами ['open', 'spread], а также в signal кинуть numpy массив формата х (n,2) с прогнозами вероятностями бай/селл на каждый новый бар. Тестер работает из цикла, ниже представлен пример инициализации использования тестера
логику торговли и лот можно корректировать в методе transcript_sig объекта Symbol
Результаты теста лежат в словаре trade_history_data, для общего теста и trade_symbol_data каждого символа.
там списки, если кто хочет что то оптимизировать или менять - велком)
Там нужно какие-нибудь веселые вознаграждения придумывать, чтобы захватить закономерности. Иначе будет молотить до псевдооптимума любой ф-ии
Это все про q функцию и критиков, интересная тема...
обсуждалось здесь больше года назад, когда я RL алгоритмы пилил
возвращаться пока нет желания и у меня и так некая смесь RL + supervised, давно на авторские схемы хитровыдуманные перешел