Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3343
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
как легко спредом слить ТС на часовках
Т.е. при спреде=7пт будет 50/50.
А прибыльный вариант всего 7пт на сделку в среднем зарабатывает.
На ECN счетах спред на EURUSD 0-5 обычно (усредним до 3) + ~4 пт за комиссию. Т.е. эта стратегия на реальном ECN будет в 0 работать.
А еще свопы сейчас -7,7 и +3,1 пт для некоторых сделок добавятся за каждый ролловер.
Спред + своп в разметке надо учитывать. Может модель получше будет, т.к. не будет считать успешными часть сделок при обучении.
Т.е. при спреде=7пт будет 50/50.
А прибыльный вариант всего 7пт на сделку в среднем зарабатывает.
На ECN счетах спред на EURUSD 0-5 обычно (усредним до 3) + ~4 пт за комиссию. Т.е. эта стратегия на реальном ECN будет в 0 работать.
А еще свопы сейчас -7,7 и +3,1 пт для некоторых сделок добавятся за каждый ролловер.
Спред + своп в разметке надо учитывать. Может модель получше будет, т.к. не будет считать успешными часть сделок при обучении.
а как в разметке учитывать спред, если он вычитается из каждой транзакции потом, как не размечай
а как в разметке учитывать спред, если он вычитается из каждой транзакции потом, как не размечай
Так размечать надо по финансовому результату. Откр-закр сделку и перенести результат в разметку. Это точный вариант.
Либо вычитать худший вариант, для EURUSD на ECN наверное 7-10пт, для других м.б. больше, особенно для кроссов. + свопы за каждый день.
На STD счетах еще хуже.
Так размечать надо по финансовому результату. Откр-закр сделку и перенести результат в разметку. Это точный вариант.
Либо вычитать худший вариант, для EURUSD на ECN наверное 7-10пт, для других м.б. больше, особенно для кроссов. + свопы за каждый день.
На STD счетах еще хуже.
Переношу в разметку, после обучения все равно плохо себя чувствует на спреде
А что вы хотите? Почти с рандомом работаем. Это вам не спрос на мороженое в зависимости от температуры исследовать, как в первой книге по Козулу, которую тут полгода назад скидывали)))
А что вы хотите? Почти с рандомом работаем. Это вам не спрос на мороженое в зависимости от температуры исследовать, как в Козуле)))
хочу zeekr 001
Есть что-то от яндекса
Спасибо, качественная и интересная статья с обширной литературой.
Вроде бы у них не рассматривается тот вид неопределённости, который интересен - вероятностная зависимость выхода от признаков. У них изучаются два других её вида - неопределённости связанные с неточностями признаков и параметров. Названы они красиво - aleatoric и epistemic uncertainty) Нужно по аналогии наш вариант назвать target uncertainty)
Имхо, в нашем случае "ошибки измерения" признаков отсутствуют в принципе, а неопределённость параметров модели плохо отделима от нашей "целевой неопределённости".
А что вы хотите? Почти с рандомом работаем. Это вам не спрос на мороженое в зависимости от температуры исследовать, как в первой книге по Козулу, которую тут полгода назад скидывали)))
Вот и нужно пытаться аккуратно измерять зависимость этого "Почти" от признаков)
Спасибо, качественная и интересная статья с обширной литературой.
Вроде бы у них не рассматривается тот вид неопределённости, который интересен - вероятностная зависимость выхода от признаков. У них изучаются два других её вида - неопределённости связанные с неточностями признаков и параметров. Названы они красиво - aleatoric и epistemic uncertainty) Нужно по аналогии наш вариант назвать target uncertainty)
Имхо, в нашем случае "ошибки измерения" признаков отсутствуют в принципе, а неопределённость параметров модели плохо отделима от нашей "целевой неопределённости".
Мне показалось, что сумма этих неопределенностей и должна давать target uncertainty. Но я сильно не разбирался.
Подход примерно как в козуле через мета лернеры, но здесь еще предложен способ разобрать одну модель и использовать как ансамбль усеченных классификаторов, вместо ансамбля из нескольких классификаторов, для скорости.
Не понимаю, откуда взялась оценка по R квадрат?
Мне раньше казалось, что эта оценка применима в регрессиях, если все коэффициенты регрессии знАчимы. В противном R квадрат не существует....