Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3685

[Удален]  

Реверс инженеринг маркетной стратегии при помощи такого подхода

Подсмотрел что и примерно как торгуется, внес небольшие изменения в логику. Получилось похоже.


Причинно-следственный вывод в задачах классификации временных рядов
Причинно-следственный вывод в задачах классификации временных рядов
  • www.mql5.com
В этой статье мы рассмотрим теорию причинно-следственного вывода с применением машинного обучения, а также реализацию авторского подхода на языке Python. Причинно-следственный вывод и причинно-следственное мышление берут свои корни в философии и психологии, это важная часть нашего способа мыслить эту реальность.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Реверс инженеринг маркетной стратегии при помощи такого подхода

Подсмотрел что и примерно как торгуется, внес небольшие изменения в логику. Получилось похоже.


С чём сравнивать? Где оригинал?

[Удален]  
Aleksey Vyazmikin #:

С чём сравнивать? Где оригинал?

Верхний с нижним. Просто экспортировал историю сигнала. Но обучалось не на сделках сигнала, а через попытку подобрать ТС через известные особенности. Ради любопытства, насколько хорошо метод может найти что-то, при заданных ограничениях :) Ну и получилось, что нашел практически то же, что у автора. Признаки произвольные, поэтому есть отличия.

Вообще почему-то до сих пор никто не занимается фитингом на примерах существующих сигналов, хотя идея была давно озвучена. Получается, что уже есть большая БД для тренировки НС. Наверное лень писать код.

Имхо, скопипастить готовое кратно проще, чем изобрести с нуля 

 
Maxim Dmitrievsky #:
Вообще почему-то до сих пор никто не занимается фитингом на примерах существующих сигналов, хотя идея была давно озвучена.

Мало сигналов с достаточным количеством сделок по одному инструменту. Либо эти сигналы с сетками и иными методами усреднения.

У меня нет на примете такого сигнала.
[Удален]  
Aleksey Vyazmikin #:
Мало сигналов с достаточным количеством сделок по одному инструменту

Для этого здесь и затрагиваются методы оверсемплинга/аугментации :)

[Удален]  
Aleksey Vyazmikin #:
Перечитывал ветку, за последние 2,5 года. Обнаружил, что некоторые мои посты выглядят резкими, контекста нет особого для этого (или модераторы затёрли). Приношу всем, кого мог обидеть, извинения. Видимо, это мой недостаток - один из множества.
Maxim Dmitrievsky #:

Когда там прощеное воскресенье? )

И вы нас простите :)

 
Maxim Dmitrievsky #:

И вы нас простите :)

А, кого именно Вы представляете? Огласите весь список, пожалуйста :)

[Удален]  
Aleksey Vyazmikin #:

А, кого именно Вы представляете? Огласите весь список, пожалуйста :)

Представляю себя и полчище своих тараканов :)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Представляю себя и полчище своих тараканов :)

Тогда, прощаю.

 

Это суммарное преобразование цены с использованием своего рода техники каузальной декомпозиции для преобразования цены в более предсказуемые (волнообразные) компоненты.

А это - использование кода склонности Максима на этих суммированных сериях в качестве входных данных и всех компонентов в качестве характеристик, хотя его еще предстоит протестировать в реальном времени.