Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3571

 
Maxim Dmitrievsky #:
Ну по сути сводится к выбору режима рынка и добавлению макропоказателей к фичам. Первое точно полезно, со вторым надо экспериментировать, потому что они меняются не так часто, как хотелось бы. Например, раз в месяц выходит статистика. Тогда это уже будет какая-то другая, новостная ТС.

Нужен очень трудолюбивый человек, который перебрал бы основные макроэкономические индикаторы и нашел в них альфу :) И при этом на высоком уровне осознанности :)

Привлёк сам подход, когда с нестационарностью пытаются работать содержательно, изучая её устройство.

Очевидно, при содержательном изучении нестационарности на одних только технических признаках (построенных только по ценам) далеко не уедешь. Но осмысленная и полезная добавка нетехнических признаков дело непростое.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Там интересная статья вышла про мощь бустинга. Но одноименную библиотеку пока что не нашел.

https://arxiv.org/abs/2407.02279

Надо почитать. Не уверен что бустить можно совсем уж любую функцию потерь, но вдруг придумали что-то интересное.
[Удален]  
Aleksey Nikolayev #:

Привлёк сам подход, когда с нестационарностью пытаются работать содержательно, изучая её устройство.

Очевидно, при содержательном изучении нестационарности на одних только технических признаках (построенных только по ценам) далеко не уедешь. Но осмысленная и полезная добавка нетехнических признаков дело непростое.

Да, были такие мысли, но ушли далеко вперёд рук.
 
Aleksey Nikolayev #:
Свежая и вроде бы интересная статья на тему МО и нестационарность.

Интересная, но бесполезная статья. И проблема в ом, что подход к МО как обычный подход к статистике не работает.

Поясню на примере.

Несколько лет назад попалась статья по гарч, в которой делался выбор типа гарч (а их более 100!) на предсказании всех акций входящих в S&P500. Все понятно, статистика, можно пользоваться результатами статьи и более обоснованно применять IGARCH.

В МО этот номер не проходит.

В статья непонятно как пытаются учесть некие отклонения, т.е. выбросы. 

На уровне препроцессинга наука МО предлагает как-то обрабатывать выбросы, но за этими слова теряется смысл МО: а чему мы учим модель?

Казалось бы простой вопрос и примитивный ответ.

Однако это далеко не так.

Некоторое время назад довел до демо счета ТС с учителем приращения цены с ошибкой классификации ниже 20%, а то вообще 10%. 

На демо счете  выяснил, что данная ошибка классификации соответствует отношению убыточных и прибыльных сделок.

Казалось бы, профит фактор должен быть около 4. Ан, нет. За счет ухищрений в советнике не удалось поднять профит фактор выше 1.5! 

И здесь стало понятно, что мой простецкий учитель учил модель предсказывать прибыль 10-15 пипсов, а ошибался на движениях цены свыше 50 пипсов.

Последние 1.5 года пытаюсь сконструировать учителя (целевую переменную), который бы предсказывал прибыль кратно больше убытка. А вот это оказалось очень сложной задачей. Приходится методом тыка делать весьма витиеватую предобработку учителя,, потом подбирать под него предиктора, при этом крайне сложно найти предикторы, которые связаны с учителем, а не просто шум.... Все это в условиях переобучения и заглядывания вперед - т.е. оценка только на внешнем файле с пошаговым прогоном...

Ничего подобного нет в статье..

[Удален]  

Саныч, учитель - это человек, а не целевая 

и вы еще нарочито подчеркиваете свою безграмотность, делая уточнение "сконструировать учителя (целевую переменную)"

 
СанСаныч Фоменко #:

Некоторое время назад довел до демо счета ТС с учителем приращения цены с ошибкой классификации ниже 20%, а то вообще 10%. 


И здесь стало понятно, что мой простецкий учитель учил модель предсказывать прибыль 10-15 пипсов, а ошибался на движениях цены свыше 50 пипсов.

Ну наконец-то...
Оценивать модели  по вероятности (ош. кл.) есть смысл, только если ТП=СЛ. Это слишком малый набор стратегий.
В других случаях надо оценивать по соотношению убытков и прибыли.

Раньше вы делали акцент именно на этих 20-10%. Выставляя это как значимое достижение. Рад, что он сместился к прибыли.

Maxim Dmitrievsky #:

Саныч, учитель - это человек, а не целевая 

Вы упрямы (как и все тут), вроде обсудили тему полгода назад. Повторять нет смысла.

[Удален]  
Forester #:

Вы упрямы (как и все тут), вроде обсудили тему полгода назад. Повторять нет смысла.

Я не упрямый, просто это создает кашу в голове у пишущего и читающего.

Обычно нужно 8 раз повторить, чтобы до человека дошло. Статистика.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Саныч, учитель - это человек, а не целевая 

и вы еще нарочито подчеркиваете свою безграмотность, делая уточнение "сконструировать учителя (целевую переменную)"

Есть обучение с учителем а есть без учителя. Других не бывает.

[Удален]  
СанСаныч Фоменко #:

Есть обучение с учителем а есть без учителя. Других не бывает.

Тоже неправильно, есть еще обучение с подкреплением.

 
Forester #:

Ну наконец-то...
Оценивать модели  по вероятности (ош. кл.) есть смысл, только если ТП=СЛ. Это слишком малый набор стратегий.
В других случаях надо оценивать по соотношению убытков и прибыли.

Раньше вы делали акцент именно на этих 20-10%. Выставляя это как значимое достижение. Рад, что он сместился к прибыли.

Вы упрямы (как и все тут), вроде обсудили тему полгода назад. Повторять нет смысла.

Не точно.

Если говорить об оценке классификации, то там не бывает оценок по прибыли. Есть свои оценки и свои пакеты (ROC).

Если говорить о ТС, то оценка только прибыль и еще ряд показателей. Кстати все кроме Р-квадрат.