Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3700

[[Удален]]

Forester #:
Получается поиск шаблона на продолжение тренда, а не всякие там двойные вершины, головы/плечи и т.п., которые уже давно не работают. Только тренд - твой френд))

Не знаю что там в общей совокупности получается, скорее каша из более вероятных сигналов, чем при случайной разметке сделок :)

Тренд не обязательно продолжается, он может развернуться в конце структуры. 

[Victor Paul Hamilton]

Во-первых, машинное обучение - это обучение чему? Прошлому, разве рынки работают одинаково в одних и тех же сценариях, нет, они постоянно меняются. Во-вторых, родной Mt5 без внешних источников не может делать машинное обучение, супер A.I бла бла бла, не важно, что вам говорят некоторые маркетинговые уловки.

[Aleksey Nikolayev]

Forester #:
Получается поиск шаблона на продолжение тренда, а не всякие там двойные вершины, головы/плечи и т.п., которые уже давно не работают. Только тренд - твой френд))

Тоже появилась подобная мысль.

[Aleksey Nikolayev]

Ещё хотелось бы отметить, что если речь о корреляции между ценами (а не их приращениями), то на самом деле это коинтеграция. Ведь коинтеграция ищется через линейную регрессию (даром что называемую "ложной"), а это всегда сводится к формулам корреляции. Но суть не в том, что корреляция - это какая-то основа всего, а просто в линейной алгебре не так уж много разных формул и одну из них (скалярное произведение) на нашем форуме принято называть корреляцией.

Возможно, связь с коинтеграцией поможет как-то интерпретировать результаты. 

[[Удален]]

Aleksey Nikolayev #:

Ещё хотелось бы отметить, что если речь о корреляции между ценами (а не их приращениями), то на самом деле это коинтеграция. Ведь коинтеграция ищется через линейную регрессию (даром что называемую "ложной"), а это всегда сводится к формулам корреляции. Но суть не в том, что корреляция - это какая-то основа всего, а просто в линейной алгебре не так уж много разных формул и одну из них (скалярное произведение) на нашем форуме принято называть корреляцией.

Возможно, связь с коинтеграцией поможет как-то интерпретировать результаты. 

Связь с порогом КК видна на бэктесте. 

Порог КК 0.5 (отобраны все паттерны выше порога)

Порог 0.85

Не знаю, достаточно ли это для чего-нибудь.

[[Удален]]

В целом, такой подход находит мало. Ещё через энтропию попробую. Типа какой смысл крутить графики частями, если можно просто считать энтропию в окне. 

[[Удален]]

Новый вероятностный бустинг от Стэндфордского университета. Ну как новый, 6 лет от роду.

https://stanfordmlgroup.github.io/projects/ngboost/

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky #:

Новый вероятностный бустинг от Стэндфордского университета. Ну как новый, 6 лет от роду.

https://stanfordmlgroup.github.io/projects/ngboost/

Интересно, надо посмотреть. Это хорошо что вероятностное обучение продолжает развиваться.

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky #:

Новый вероятностный бустинг от Стэндфордского университета. Ну как новый, 6 лет от роду.

https://stanfordmlgroup.github.io/projects/ngboost/

Похоже, параметрический подход, когда распределение берётся из какого-то параметрического семейства:

Our approach is to assume
Pθ (y|x) is of a specified parametric form, then estimate the
p parameters θ ∈ Rp of the distribution as functions of x

Пока не понял, насколько свободно можно выбирать семйство распределений.

В целом, параметрический подход хорош тем, что позволяет работать с меньшими выборками. Плох он меньшей гибкостью, но это можно отчасти компенсировать свободой выбора параметрического семейства распределения.

[Renat Fatkhullin]

Aleksey Nikolayev #:

Спасибо!

Планируется ли когда-нибудь сделать сортировку матриц/векторов?

Уже есть давно: https://www.mql5.com/ru/docs/matrix/matrix_manipulations/matrix_sort