Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3475

[Удален]  
Скажи ему, что пацаны из МО темы интересуются, что там по стратегиям 😀
 

грааль зарыт в генерации ТС с вероятностью заработка >50%

Задача уже спрощена до смешного по сути..


Нужно разработать метод отбора ТС, хоть по тому же PBO от прадо

 

Интересная статья, на 80% попсовая но все же интересная...

---------------------

В продолжение этой     дискусии.

Вот и у автора из статьи выше такой же результат


Так что думайте , прозревайте трейдеры..
Моя гипотиза обьясняет все то непонятное что твориться с ТС/МО на новых данных, и разумно обьясняет.

 
fxsaber #:

Смогу ответить, если поясните по терминологии.

Ну, вроде, сами пользуетесь терминологией:

In-sample — это данные, которые использовались для разработки и оптимизации торговой стратегии. Обычно это исторические данные о ценах, которые были протестированы с помощью различных технических индикаторов и алгоритмов.

Out-of-sample — это новые данные, которые не использовались ранее. Они помогают проверить, насколько хорошо торговая стратегия работает в новых рыночных условиях.

Независимый участок тестирования - тот, о котором алгоритм не знал при обучении/оптимизации/настройки/фантазии.

Процент отобранных результатов на периоде обучения - это число гипотез-моделей/настроек, которые были получены без использования независимого участка тестирования.

Вопрос в том, какой процент этих гипотез подтвердился, а какой оказался ошибочным.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ну, вроде, сами пользуетесь терминологией:

In-sample — это данные, которые использовались для разработки и оптимизации торговой стратегии. Обычно это исторические данные о ценах, которые были протестированы с помощью различных технических индикаторов и алгоритмов.

Out-of-sample — это новые данные, которые не использовались ранее. Они помогают проверить, насколько хорошо торговая стратегия работает в новых рыночных условиях.

Независимый участок тестирования - тот, о котором алгоритм не знал при обучении/оптимизации/настройки/фантазии.

Процент отобранных результатов на периоде обучения - это число гипотез-моделей/настроек, которые были получены без использования независимого участка тестирования.

Вопрос в том, какой процент этих гипотез подтвердился, а какой оказался ошибочным.

Есть три участка

Train - (in sample) где модель обучаеться

Validate - (in sample) где оцениваються призводительность обученой модели и игра с гиперпараметрами + выбор окончательной модели

Test - (out of sample) полностью новые данные для модели 
 
mytarmailS #:

Моя гипотиза обьясняет все то непонятное что твориться с ТС/МО на новых данных, и разумно обьясняет.

Шум просто ловите...

 
Aleksey Vyazmikin #:

Шум просто ловите...

почему тогда не 50/50 ?

У шума среднее = 0

 
mytarmailS #:

почему тогда не 50/50 ?

У шума среднее = 0

Так шума может 70%-80% изначально - я к таким показателям прихожу вот.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Так шума может 70%-80% изначально - я к таким показателям прихожу вот.

какая разница сколько шума, у шума среднее = 0.

А значит обратной корреляции быть не должно, а она есть


По твоей логике должно быть так


А оно совсем не так

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ну, вроде, сами пользуетесь терминологией:

In-sample — это данные, которые использовались для разработки и оптимизации торговой стратегии. Обычно это исторические данные о ценах, которые были протестированы с помощью различных технических индикаторов и алгоритмов.

Out-of-sample — это новые данные, которые не использовались ранее. Они помогают проверить, насколько хорошо торговая стратегия работает в новых рыночных условиях.

Независимый участок тестирования - тот, о котором алгоритм не знал при обучении/оптимизации/настройки/фантазии.

Процент отобранных результатов на периоде обучения - это число гипотез-моделей/настроек, которые были получены без использования независимого участка тестирования.

Вопрос в том, какой процент этих гипотез подтвердился, а какой оказался ошибочным.

Алгоритм поиска максимума ФФ прерывался после вычисления 3000 ФФ. Далее сортировка 3000 результатов по значению ФФ и прогон лучших 20 из них на OOS. Среди них OOS проходят иногда 50%, иногда 5% или 0%. Этот процент точно ничего не говорит о робастности ТС. Т.к. алгоритм поиска мономодальный.