Forester #: Будет искажением. Классификация запомнит сколько раз вы выиграли или проиграли, но не сколько в деньгах/пунктах. Поэтому года 2-3 только регрессионные модели обучаю. И поэтому же любители классификации, добиваясь ошибки в 20%, сливают в деньгах.
Это смотря ЧТО классифицировать. Сформулировать "учителя" - это не простая задача. Например, "учитель" просто приращение, или учитель - приращение более некоторого числа пунктов.Но и этого мало для качественного "учителя".
А вв регрессия другая засада, кстати одинаковая с классификацией - это ошибка прогноза в пунктах, которая делает неопределенным направление входа.
Forester #: Будет искажением. Классификация запомнит сколько раз вы выиграли или проиграли, но не сколько в деньгах/пунктах. Поэтому года 2-3 только регрессионные модели обучаю. И поэтому же любители классификации, добиваясь ошибки в 20%, сливают в деньгах.
Тогда возникают технические вопросы. Например, делаем регрессию на деревьях. Если выходы - обычные приращения на свече, то для сплитов логично использовать LS, поскольку приращения имеют форму более-менее близкую к гауссовой. Если же делать регрессию для выходов - максимальных движений цены до срабатывания трейлинг-стопа, то их распределение совсем не гауссово (скорее экспоненциальное). Имхо, это требует смены правила сплита при построении дерева с LS на адекватное.
Aleksey Nikolayev #: Тогда возникают технические вопросы. Например, делаем регрессию на деревьях. Если выходы - обычные приращения на свече, то для сплитов логично использовать LS, поскольку приращения имеют форму более-менее близкую к гауссовой. Если же делать регрессию для выходов - максимальных движений цены до срабатывания трейлинг-стопа, то их распределение совсем не гауссово (скорее экспоненциальное). Имхо, это требует смены правила сплита при построении дерева с LS на адекватное.
LS это что? Форму распределений не анализирую. Просто тестирую разные идеи/варианты. Пока ничего стабильного не нашел. По крайней мере я сразу вижу, что 50/50 в деньгах, а не 20/80 в штуках с неизвестным заполнением деньгами в каждой такой штуке.
LS это что? Форму распределений не анализирую. Просто тестирую разные идеи/варианты. Пока ничего стабильного не нашел. По крайней мере я сразу вижу, что 50/50 в деньгах, а не 20/80 в штуках.
LS - Least Squares, обычный минимум квадратов, который обычно стоит по умолчанию как метрика для сплитов при регрессии.
Ну, вопрос не о практике, а скорее о теории. Наверняка будут один-два очень длинных трендов, которые будут всё портить при использовании LS. Как выбросы, хотя по сути трендовой ТС это не выбросы.
Maxim Dmitrievsky #: Хотел нечто такое написать, но потом заснул и приснилось, что уже написал. Как будто бы для трендовых ТС привычная логика МО ломается.
Ну я пробовал разметку на пробой максимума/минимума предыдущих значений, что несколько улучшает результат. Может нужно добавлять подобный фильтр, чтобы модель не частила во флэте. А первую обучать уже только на отобранных случаях. Просто нужен немного другой подход.
Для авторизации и пользования сайтом MQL5.com необходимо разрешить использование файлов Сookie.
Пожалуйста, включите в вашем браузере данную настройку, иначе вы не сможете авторизоваться.
Вы вошли в аккаунт. Двухфакторная аутентификация отключена. Настройте её заново и отсканируйте новый QR-код или продолжите с отключённой двухфакторной аутентификацией.
Будет искажением. Классификация запомнит сколько раз вы выиграли или проиграли, но не сколько в деньгах/пунктах.
Поэтому года 2-3 только регрессионные модели обучаю.
И поэтому же любители классификации, добиваясь ошибки в 20%, сливают в деньгах.
Это смотря ЧТО классифицировать. Сформулировать "учителя" - это не простая задача. Например, "учитель" просто приращение, или учитель - приращение более некоторого числа пунктов.Но и этого мало для качественного "учителя".
А вв регрессия другая засада, кстати одинаковая с классификацией - это ошибка прогноза в пунктах, которая делает неопределенным направление входа.
Будет искажением. Классификация запомнит сколько раз вы выиграли или проиграли, но не сколько в деньгах/пунктах.
Поэтому года 2-3 только регрессионные модели обучаю.
И поэтому же любители классификации, добиваясь ошибки в 20%, сливают в деньгах.
Тогда возникают технические вопросы. Например, делаем регрессию на деревьях. Если выходы - обычные приращения на свече, то для сплитов логично использовать LS, поскольку приращения имеют форму более-менее близкую к гауссовой. Если же делать регрессию для выходов - максимальных движений цены до срабатывания трейлинг-стопа, то их распределение совсем не гауссово (скорее экспоненциальное). Имхо, это требует смены правила сплита при построении дерева с LS на адекватное.
LS это что?
Форму распределений не анализирую. Просто тестирую разные идеи/варианты. Пока ничего стабильного не нашел.
По крайней мере я сразу вижу, что 50/50 в деньгах, а не 20/80 в штуках с неизвестным заполнением деньгами в каждой такой штуке.
LS это что?
Форму распределений не анализирую. Просто тестирую разные идеи/варианты. Пока ничего стабильного не нашел.
По крайней мере я сразу вижу, что 50/50 в деньгах, а не 20/80 в штуках.
LS - Least Squares, обычный минимум квадратов, который обычно стоит по умолчанию как метрика для сплитов при регрессии.
Ну, вопрос не о практике, а скорее о теории. Наверняка будут один-два очень длинных трендов, которые будут всё портить при использовании LS. Как выбросы, хотя по сути трендовой ТС это не выбросы.
Возможно, правильный вопрос звучит так: А можно ли вообще с помощью МО модели отлавливать редкие но длинные движения?
Хотел нечто такое написать, но потом заснул и приснилось, что уже написал. Как будто бы для трендовых ТС привычная логика МО ломается.
Это очень и очень жаль.
Возможно, правильный вопрос звучит так: А можно ли вообще с помощью МО модели отлавливать редкие но длинные движения?
Это очень и очень жаль.
На флэтовых тайна разгадана и уже близко к идеалу. Иногда удивляет как так можно.
Еще опровергнуты некоторые тезисы, что такое можно получать только на тиковых неэффективностях. Нет, можно на ценах открытия.
З.Ы. Сейчас уже заинтересовался ТС через LLM'ки.