Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3363
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
Я обсуждаю выложенный график и комментарий к ним, включая Ваш, а не вашу фигу в кармане в виде скальперов.
Все гораздо проще.
Отлегло.
Может имеет смысл поискать параметр и формулу по которым считать ваши оптимизируемые параметры. На основе результатов оптимизации. Конечно это сложно.
Ничего не понял, к сожалению.
В последней статье предложил вариант как сделать обучение более стабильным для МО. То есть меньше переобучения. Но страдает доходность.
Некоторые еще применяют термин "степень свободы". Чем выше степень, тем выше вероятность подгонки. Причем растет нелинейно.
Ничего не понял, к сожалению.
Ну это когда стоплосс вычисляется как атр вчерашнего дня. Динамический это в смысле зависящий от каких то параметров. В терминологии mytarmailS
Это отлично, когда доходность на Sample много меньше, но на OOS стабильно.
Некоторые еще применяют термин "степень свободы". Чем выше степень, тем выше вероятность подгонки. Причем растет нелинейно.
Не всегда линейно, там так же есть ступени количество в качество.
Ну это когда стоплосс вычисляется как атр вчерашнего дня. Динамический это в смысле зависящий от каких то параметров. В терминологии mytarmailS
Тогда по такой терминологии параметр ATR будет константой. Мне непонятно такое виденье оптимизируемых параметров.
Тогда по такой терминологии параметр ATR будет константой. Мне непонятно такое виденье оптимизируемых параметров.
Идея видимо в том, что бы найти более стабильный для профита параметры, которые регулируют оптимизируемые параметры. К тому же возможна обратная связь воздействия на параметры. Но это не самоцель, а как ветвь исследований.
Идея видимо в том, что бы найти более стабильный для профита параметры, которые регулируют оптимизируемые параметры. К тому же возможна обратная связь воздействия на параметры. Но это не самоцель, а как ветвь исследований.
Предлагаете везде в ТС вместо X поставить f(X)? И вместо линейной f-функции подставлять что-то иное, исследуя, как это влияет на конечный результат?
Можно, конечно, делать любые манипуляции, но речь все же шла несколько об ином изначально.
Предлагаете везде в ТС вместо X поставить f(X)? И вместо линейной f-функции подставлять что-то иное, исследуя, как это влияет на конечный результат?
Можно, конечно, делать любые манипуляции, но речь все же шла несколько об ином изначально.
Да, но с учетом мощностей сегодня, если только осознанно, на каких то участках интуитивно.)
Сегодняшняя парадигма этого не позволяет.)