Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3667
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
Да, как раз и думаю, что надо стараться листья делать близкими по размеру. Но листья в которых рандом собирается все равно будут большого размера, ведь они как раз содержат примеры с малым движением цены, а таких - большинство. А мельчить рандом - тоже получишь рандом - особого смысла нет.
Думаю, что если размер листьев отличается не более 2-3 раз, то взвешивание скорее полезно (теоретически). Но нет гарантий, что не получится огромных листьев с мусором.
Бессмысленно рассматривать построение модели без рассмотрения препроцессинга и способа деления на кассы.
1. Препроцессинг. Откуда такое количество рандома? Надо работать с отбором предикторов. Источником ошибки классификации является не способ построения дерева, а то, что одно и то значение предиктора в одних случаях дает один класс, а в других случаях дает другой класс. Бессмысленно классифицировать шум.
2. На каком основании рассматривается значение 0.5. У Вас вероятность класса распределена нормально с совпадающей средней и медианой? Как делим на классы? Существует большое количество способов деления на классы, самый примитивный и сомнительный пополам.
классы
Насколько понимаю, у Forester речь про регрессию, а не классификацию.
Насколько понимаю, у Forester речь про регрессию, а не классификацию.
В конечном итоге, всегда классы: "покупать-продавать" или более разнообразные, но классы. И при предсказании значения стоит тот же вопрос: при какой вероятности прогноза значения принимать решение, например, покупать.
Но при прогнозе значения, ситуация имеет другую сложность: вероятность должна сопровождаться доверительным интервалом, чего я не увидел в посте, и решил, что классы.
Бессмысленно рассматривать построение модели без рассмотрения препроцессинга и способа деления на кассы.
1. Препроцессинг. Откуда такое количество рандома? Надо работать с отбором предикторов. Источником ошибки классификации является не способ построения дерева, а то, что одно и то значение предиктора в одних случаях дает один класс, а в других случаях дает другой класс. Бессмысленно классифицировать шум.
2. На каком основании рассматривается значение 0.5. У Вас вероятность класса распределена нормально с совпадающей средней и медианой? Как делим на классы? Существует большое количество способов деления на классы, самый примитивный и сомнительный пополам.
Вероятность (значение лиcта) в классификации 0,5 эквивалентна равенству доходов и расходов в регрессии, т.е. среднее значение листа будет = 0. Т.е. говоря про 0,5 в классификации это я делаю перевод с 0 в регрессии.
А 0,5 классификации или 0 регрессии происходит из Распределения приращений на реальном рынке
Большиство движений мелкие и слабопрогнозируемые. Поэтому они в любом случае набьются в несколько листов. И будет большим успехом, если не во все, тогда модель вообще ничего не сможет предсказать. Из них еще надо вычесть маркап, что только ухудшит ситуацию.
Но все же бывают успешные листья с уменьшенным количеством шума, и задача - не заглушить их усреднением с шумовыми листами из других деревьев при усреднении.
В общем решение к этому уже есть - стремиться делать листья более близкими по размеру, если применяется взвешивание по числу примеров.
Ну а то, каким выбирать порог для действия (buy|sell) - другой вопрос. И заслуживает отдельного рассмотрения.
Не очень понимаю чем и зачем занимается Анохин, но вот
Сделал вообще без меток. Номера кластеров - метки классов, ну то есть перебираются все кластеры, выбираются по два: один на покупку, другой на продажу.
Устойчиво, но шумно.
Сравнение с моим способом:
Сделал вообще без меток. Номера кластеров - метки классов, ну то есть перебираются все кластеры, выбираются по два: один на покупку, другой на продажу.
Устойчиво, но шумно.
Сравнение с моим способом:
Может оно вот так:
На оба графика помещены одни и те же сделки.
Верхний график построен с равномерном шагом между сделками (как сейчас показывает тестер MetaQuotes). И выглядит перспективно.
Нижний график построен по временной шкале и показывает что эксперт торговал лишь несколько недель за 5 лет. 1 пиксель по горизонтали = 1 неделе.
По нижнему графику сразу понятно, что будут 2 года бездействия вначале, потом эксперт несколько недель поторгует и снова 2,5 года бездействия. Такая торговля уже не так интересна, как создалось впечатление от первого графика.
Сделок маловато. И не видно их распределение во времени.
Может оно вот так: Что в питоне нет построителей графиков во временной шкале? Вроде не сложная штука... я вот себе в броузере рисую.