Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3391
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
А кто говорил про последовательность?
Нам всем не хватает некого пробного набора данных типа как iris или mnist но с рын. данными чтобы проверять и сравнивать производительность своих идей и АМО
Золотые слова! Только для создания такого пробного набора данных, нужно иметь хотя бы грубую модель ценообразования на рынке. Типа - как происходит процесс формирования цены? Потому что, если считать что цена это просто случайное блуждание, с генезисом симметричной монетки, то ловить то особо и нечего - проще развлекаться в казино.
Золотые слова! Только для создания такого пробного набора данных, нужно иметь хотя бы грубую модель ценообразования на рынке. Типа - как происходит процесс формирования цены? Потому что, если считать что цена это просто случайное блуждание, с генезисом симметричной монетки, то ловить то особо и нечего - проще развлекаться в казино.
Попробовал обучать (оптимизировать) 10 лет на прямых долларовых. Результат лучшего сета - конечно же ровная (условно) линия роста баланса.
10 лет. Это не неделя, не месяц. За это время на графике цены успели побывать долгосрочные тренды вверх и долгосрочные тренды вниз. Тоже самое и средне- и кратко-.
Но, как только попробовал переключиться на обратные долларовые пары - произошёл стабильно ровный слив.
Переключаюсь на кроссы - рандом-флет верх-вниз.
То есть, по всем канонам переобучения при обратном распространении ошибки, да и при оптимизации в тестере, обычно запоминание пути идёт только у одной валютной пары (на которой обучаешь), и на других показывает рандом. Да, бывает похожий результат, но у меня это была рандомная пара, когда оптимизируешь на евродолларе, а сеть на какой-нибудь франкойене показывает профит.
Но, у всех долларовых ведь нет корреляции под 1. А результат именно - почти одинаковый профит на обучаемом периоде у прямых долларовых, и точно такой же со знаком минус у обратных.
То есть, вывод напрашивается сам собой: ценообразование - это не случайное блуждание, а архисложное системное.
Нам всем не хватает некого пробного набора данных типа как iris или mnist но с рын. данными чтобы проверять и сравнивать производительность своих идей и АМО
Получится точно так же как с тестовыми ф-ями - подгонка под конкретный сет. Берешь Евробакс и показываешь что нафитил. Нафитил круто - поставил торговать. И скинул нам в ONNX формате.
То есть, вывод напрашивается сам собой: ценообразование - это не случайное блуждание, а архисложное системное.
ТС просто зафитилась на общий тренд. На коррелирующих инструментах часто получаю похожую картину.
Особенно если признаки инвариантны к волатильности каждого инструмента.Получится точно так же как с тестовыми ф-ями - подгонка под конкретный сет. Берешь Евробакс и показываешь что нафитил. Нафитил круто - поставил торговать. И скинул нам в ONNX формате.
Все круто кроме последнего, в ONNX сложный код не засунуть не считая готовой модельки.
Ты скорей даже не поймешь о чем я
Вот был бы докер контейнер, тогда да, ограничений нет , а так с ONNX это одно сплошное ограничениеВсе круто кроме последнего, в ONNX сложный код не засунуть не считая готовой модельки.
Ты скорей даже не поймешь о чем я
Вот был бы докер контейнер, тогда да, ограничений нет , а так с ONNX это одно сплошное ограничениеСложный код туда и не надо засовывать
ну и нафиг оно надо?
1) идею , код , препроцесинг делать на одном языке (R, python, JS , c++,c# ......)
2) модель ONNX тренироватьна другом ( python )
3) робота писать на треьем (MQL5) и переписывать потом весь препроцесинг на MQL5 , что в 95% практически невозможно если препроцесинг хотябы средней сложности
кароч. полная бестолковая фигня, если не тренировать какую то нерабочую примитивщину
ну и нафиг оно надо?
1) идею , код , препроцесинг делать на одном языке (R, python, JS , c++,c# ......)
2) модель ONNX тренироватьна другом ( python )
3) робота писать на треьем (MQL5) и переписывать потом весь препроцесинг на MQL5 , что в 95% практически невозможно если препроцесинг хотябы средней сложности
кароч. полная бестолковая фигня, если не тренировать какую то нерабочую примитивщину
что понимается под препроцессингом средней сложности? Пайплайн тоже можно загнать в ONNX
в R onnx так и не добавили? а почему они так тормозят