Maxim Dmitrievsky #: Accuracy нормально работает при сбалансированных классах. Пробовал все стандартные метрики, почти ничем результаты не отличаются. Максимизация прибыли внедряется через разметку с максимально прибыльными сделками, разве нет?)
1) через классификацию не учитываються торговые издержки , метка класса может показывать что надо продвать но может быть так что економично выгодней держать дальше покупку,
максимизация прибыли это учитывает.
2) то же и с волатильностью
3) не понятно как реализовать три состония бай, сел , ничего не делать, не в контексте трех классов, а именно про торговлю
4) не понятно как управлять стопами/тейками через МО через классификацию
Maxim Dmitrievsky #: Accuracy нормально работает при сбалансированных классах. Пробовал все стандартные метрики, почти ничем результаты не отличаются.
Всё же, это разные величины. Предположим для простоты, что всегда тейк-профит = стоп-лосс = 1 и спред = 0. В каждую сделку либо входим, либо нет - для простоты система только для покупок (для продаж пусть другая модель).
1) через классификацию не учитываються торговые издержки , метка класса может показывать что надо продвать но может быть так что економично выгодней держать дальше покупку,
максимизация прибыли это учитывает.
2) то же и с волатильностью
3) не понятно как реализовать три состония бай, сел , ничего не делать, не в контексте трех классов, а именно про торговлю
4) не понятно как управлять стопами/тейками через МО через классификацию
.....
..
..
Издержки закладываешь в разметку и все. Максимизация прибыли это максимизация кол-ва заработанных пунктов за вычетом издержек. Размечается в один проход :)
3. Я реализовал в последней статье.
Стопы, тейки - это уже потом доводка ТС в оптимизаторе обычно.
Всё же, это разные величины. Предположим для простоты, что всегда тейк-профит = стоп-лосс = 1 и спред = 0. В каждую сделку либо входим, либо нет - для простоты система только для покупок (для продаж пусть другая модель).
Accuracy вроде бы вполне подходит под требования для способа сплита в дереве, а профит вроде бы нет.
Для простоты, все сделки дают одинаковые прибыль или убыток (1 или -1)
Слишком тонко, не понима 😁 алгоритм с учителем пытается приблизиться к тому, чему его учат в обучающем датасете, при любом критерии останова. Все эти метрики чисто вспомогательные, +-. Из этого исхожу. Мне кажется, что они будут давать минимальную разницу, что подтверждалось, когда перебирал их. То есть это вторично по отношению к учителю.
Порядок такой разметки примерно такой: берешь сделки с минимальным шагом прибыльные, в разные стороны, в зависимости от колебаний. Идешь по ним, объединяя однонаправленные в одну и считая кол-во пунктов с учётом издержек. Если оно больше чем в двух, объединяешь в одну, иначе оставляешь короткие.
Maxim Dmitrievsky #: Порядок такой разметки примерно такой: берешь сделки с минимальным шагом прибыльные, в разные стороны, в зависимости от колебаний. Идешь по ним, объединяя однонаправленные в одну и считая кол-во пунктов с учётом издержек. Если оно больше чем в двух, объединяешь в одну, иначе оставляешь короткие.
В один проход по графику, Карл.
1) Даже если это работает , получаеться под каждую задачу нужно придумывать какой то костыль алгоритм чтобы ее реализовать как готовую целевую?
Не проще ли написать ФФ и просто говорить АМО - хорошо / плохо , и это будет хорошо под любую задачу , универсальное решение..
2) хорошая целевая != хорошо обученый АМО под етой целевой
целевая может быть хорошей но алгоритм под нее не обучиться , так что надо не целевую оценивать , обученый АМО..
И ты это вроди как был понял когда я про ФФ расказывал , но уже я вижу забыл
Accuracy нормально работает при сбалансированных классах. Пробовал все стандартные метрики, почти ничем результаты не отличаются. Максимизация прибыли внедряется через разметку с максимально прибыльными сделками, разве нет?)
1) через классификацию не учитываються торговые издержки , метка класса может показывать что надо продвать но может быть так что економично выгодней держать дальше покупку,
максимизация прибыли это учитывает.
2) то же и с волатильностью
3) не понятно как реализовать три состония бай, сел , ничего не делать, не в контексте трех классов, а именно про торговлю
4) не понятно как управлять стопами/тейками через МО через классификацию
.....
..
..
Accuracy нормально работает при сбалансированных классах. Пробовал все стандартные метрики, почти ничем результаты не отличаются.
Всё же, это разные величины. Предположим для простоты, что всегда тейк-профит = стоп-лосс = 1 и спред = 0. В каждую сделку либо входим, либо нет - для простоты система только для покупок (для продаж пусть другая модель).
Accuracy = (True positives + True Negatives)/ (True positives + True negatives + False positives + False negatives)
Profit_total = True positives - False positives
Accuracy вроде бы вполне подходит под требования для способа сплита в дереве, а профит вроде бы нет.
Максимизация прибыли внедряется через разметку с максимально прибыльными сделками, разве нет?)
Для простоты, все сделки дают одинаковые прибыль или убыток (1 или -1)
1) через классификацию не учитываються торговые издержки , метка класса может показывать что надо продвать но может быть так что економично выгодней держать дальше покупку,
максимизация прибыли это учитывает.
2) то же и с волатильностью
3) не понятно как реализовать три состония бай, сел , ничего не делать, не в контексте трех классов, а именно про торговлю
4) не понятно как управлять стопами/тейками через МО через классификацию
.....
..
..
Всё же, это разные величины. Предположим для простоты, что всегда тейк-профит = стоп-лосс = 1 и спред = 0. В каждую сделку либо входим, либо нет - для простоты система только для покупок (для продаж пусть другая модель).
Accuracy = (True positives + True Negatives)/ (True positives + True negatives + False positives + False negatives)
Profit_total = True positives - False positives
Accuracy вроде бы вполне подходит под требования для способа сплита в дереве, а профит вроде бы нет.
Для простоты, все сделки дают одинаковые прибыль или убыток (1 или -1)
Такой подход пробовали? (найдите раздел Model Interpretation примерно в середине страницы)
Порядок такой разметки примерно такой: берешь сделки с минимальным шагом прибыльные, в разные стороны, в зависимости от колебаний. Идешь по ним, объединяя однонаправленные в одну и считая кол-во пунктов с учётом издержек. Если оно больше чем в двух, объединяешь в одну, иначе оставляешь короткие.
1) Даже если это работает , получаеться под каждую задачу нужно придумывать какой то костыль алгоритм чтобы ее реализовать как готовую целевую?
Не проще ли написать ФФ и просто говорить АМО - хорошо / плохо , и это будет хорошо под любую задачу , универсальное решение..
2) хорошая целевая != хорошо обученый АМО под етой целевой
целевая может быть хорошей но алгоритм под нее не обучиться , так что надо не целевую оценивать , обученый АМО..
И ты это вроди как был понял когда я про ФФ расказывал , но уже я вижу забыл
1) Даже если это работает , получаеться под каждую задачу нужно придумывать какой то костыль алгоритм чтобы ее реализовать как готовую целевую?
Не проще ли написать ФФ и просто говорить АМО - хорошо / плохо , и это будет хорошо под любую задачу , универсальное решение..
2) хорошая целевая != хорошо обученый АМО под етой целевой
целевая может быть хорошей но алгоритм под нее не обучиться , так что надо не целевую оценивать , обученый АМО..
И ты это вроди как был понял когда я про ФФ расказывал , но уже я вижу забыл
Я все понимаю, вы не догоняете, что ФФ закладывается в датасет. Путаете теплое с мягким, делаете лишнюю работу.
Эсли бы все было так как ты говоришь то RL бы не было в принцепе..
Да и вообще , это хорошо что каждый делает по своему , больше мнений - богаче пространсво поиска..
Я уже плотно этим не занимаюсь, прошел этот этап..
Эсли бы все было так как ты говоришь то RL бы не было в принцепе..