Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3686

[Aleksei Kuznetsov]

Maxim Dmitrievsky #:

Написал что-то похожее, до тестов еще не дошло. Любопытно, что моя разметка (из последней статьи) позволяет найти паттерны и посредством бикластеризации. Тогда как на случайной разметке, a-ля по приращениям или зигзагу, точность лишь немного выходит за 60, в лучшем случае. Никогда бы не понял прикол и выкинул, если бы не сравнил для разных сэмплеров.

Распределение: Покупка 15.3% + Продажа 84.7% = 100%

И

Точность: 84.7%

Не очень ясно, что за точность и распределение. У вас получается что точность = распределению продаж.
Я думал, что точность должна быть равна количеству правильно угаданных продаж, а не проценту продаж из общего числа сделок (покупки + продажи).
Может опечатка в коде, которая вместо точности показывает продажи (во всех 3 примерах)?

[[Удален]]

Forester #:

И

Не очень ясно, что за точность и распределение. У вас получается что точность = распределению продаж.
Я думал, что точность должна быть равна количеству правильно угаданных продаж, а не проценту продаж из общего числа сделок (покупки + продажи).
Может опечатка в коде, которая вместо точности показывает продажи (во всех 3 примерах)?

В описании основной сигнал (направление) и его точность. В скольки случаях найденное правило срабатывает правильно.

см. оригинал статьи. Это еще называется поддержка (support) в дата-майнинге.

[Aleksei Kuznetsov]

Maxim Dmitrievsky #:

В описании основной сигнал (направление) и его точность. В скольки случаях найденное правило срабатывает правильно.

см. оригинал статьи. Это еще называется поддержка (support) в дата-майнинге.

Подозрительно точное совпадение сумм (точность покупок + точность продаж)

Покупка 15.3% + Продажа 84.7% = 100%

Для всех 3х примеров = 100%
Точности по идее, это случайные числа и 3 раза их сумма = 100%. Странно.
Ну да ладно, со стороны не все детали видны. Может и займусь повторением вашей статьи, как будет настрой.

[[Удален]]

Forester #:
Подозрительно точное совпадение сумм (точность покупок + точность продаж)
Для всех 3х примеров = 100%
Точности по идее, это случайные числа и 3 раза их сумма = 100%. Странно.
Ну да ладно, со стороны не все детали видны. Может и займусь повторением вашей статьи, как будет настрой.

В том месте могло быть любое слово, например ваша реклама )

[[Удален]]

Нужен был способ проверки, насколько МО (классификация, регрессия) плохо для поиска закономерностей (любых) в сильно зашумленных рядах. Получается, что очень плохо, и должно использоваться только для предсказаний на уже подготовленных данных. 

Весь ужас дата-майнинга в одном флаконе

[[Удален]]

Добавил визуализацию доходностей для кластеров. Что было бы, если бы на этом кластере купили или продали. Каждый ящик с усами - следующий бар после сигнала. Выше нуля - положительная доходность, ниже - отрицательная.

Хоть среднее для продаж по всем примерам и колбасится вокруг нулевой доходности, это лучше, чем для покупок. И хвосты меньше.

Пока что все это не очень понятно, нужно будет еще протестировать.

Statistical Significance Analysis:
Bar +1:
  Buy mean: -0.04% | Sell mean: -0.00%
  t-statistic: -3.73 | p-value: 0.0003
  * Significant difference (p < 0.05)
Bar +2:
  Buy mean: -0.07% | Sell mean: -0.00%
  t-statistic: -5.24 | p-value: 0.0000
  * Significant difference (p < 0.05)
Bar +3:
  Buy mean: -0.11% | Sell mean: -0.00%
  t-statistic: -6.49 | p-value: 0.0000
  * Significant difference (p < 0.05)
Bar +4:
  Buy mean: -0.13% | Sell mean: -0.00%
  t-statistic: -7.05 | p-value: 0.0000
  * Significant difference (p < 0.05)
Bar +5:
  Buy mean: -0.17% | Sell mean: -0.00%
  t-statistic: -8.28 | p-value: 0.0000
  * Significant difference (p < 0.05)

[[Удален]]

Что-то явно приукрасили в своей статье академики, не воспроизводятся результаты :)

[[Удален]]

Некоторые мысли по поводу разметки сделок для трендовых стратегий.

https://www.mql5.com/ru/articles/17526

[[Удален]]

Иногда проблема разметки для трендовых ТС решается через такой подход.

https://www.mql5.com/ru/articles/17654 

[[Удален]]

Понравилась статья. Можно будет попробовать прикрутить машинное обучение к стратегии.