Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3729

Новый комментарий
[Удален]  

Распределение ошибок по часам для канальной ML стратегии на минутках, где кластер соответствует конкретному торговому часу:

Iteration: 0, Cluster: 0
R2: 0.9958055181204825
Iteration: 0, Cluster: 1
R2: -0.9198035778567698
Iteration: 0, Cluster: 2
R2: -0.9405239683877826
Iteration: 0, Cluster: 3
R2: -0.9247647899181217
Iteration: 0, Cluster: 4
R2: -0.9824998494931588
Iteration: 0, Cluster: 5
R2: -0.9895731405068378
Iteration: 0, Cluster: 6
R2: -0.9905500842939968
Iteration: 0, Cluster: 7
R2: -0.9851648150363834
Iteration: 0, Cluster: 8
R2: -0.9042140030854123
Iteration: 0, Cluster: 9
R2: -0.8922150254448274
Iteration: 0, Cluster: 10
R2: -0.9435129811726439
Iteration: 0, Cluster: 11
R2: -0.9602763137808074
Iteration: 0, Cluster: 12
R2: -0.9925125476619788
Iteration: 0, Cluster: 13
R2: -0.8634130934563771
Iteration: 0, Cluster: 14
R2: -0.8513933806661487
Iteration: 0, Cluster: 15
R2: 0.6585349517759875
Iteration: 0, Cluster: 16
R2: 0.514241043820456
Iteration: 0, Cluster: 17
R2: -0.02676637285513661
Iteration: 0, Cluster: 18
R2: 0.3641192892793419
Iteration: 0, Cluster: 19
R2: 0.9696362778162367
Iteration: 0, Cluster: 20
R2: 0.9539071315308307
Iteration: 0, Cluster: 21
R2: 0.9501832578880937
Iteration: 0, Cluster: 22
R2: 0.9920145219103729
Iteration: 0, Cluster: 23
R2: 0.9922260913155719

Стало возможным благодаря быстрому тестеру

 
Maxim Dmitrievsky #:

Распределение ошибок по часам для канальной ML стратегии на минутках, где кластер соответствует конкретному торговому часу:

Выкинули эти часы из торговли?


Данный провал наблюдается практически на всех символах. Это была подстройка под Трампа. С моей точки зрения, при обучении данный кусок нужно полностью выкидывать. Сейчас он в OOS, но в следующем году точно будет попадать в интервал обучения, и тогда надо будет его выкидывать. Но даже при оценке робастности на OOS стоит игнорировать показатели в этом месте (кусок весны 2025).


Допускаю, что такие интервалы были и раньше.

[Удален]  
fxsaber #:

Выкинули эти часы из торговли?


Данный провал наблюдается практически на всех символах. Это была подстройка под Трампа. С моей точки зрения, при обучении данный кусок нужно полностью выкидывать. Сейчас он в OOS, но в следующем году точно будет попадать в интервал обучения, и тогда надо будет его выкидывать. Но даже при оценке робастности на OOS стоит игнорировать показатели в этом месте (кусок весны 2025).


Допускаю, что такие интервалы были и раньше.

Да, красные выбрасываются. Пока что гоняю туда-сюда в тестере, думаю что еще можно улучшить.

Там от обучения к обучению провал этот получается, иногда его нет. Слабоконтролируемый процесс :)

 
Maxim Dmitrievsky #:

Там от обучения к обучению провал этот получается, иногда его нет.

Когда там с подобным сталкиваюсь, воспринимаю, как везение.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Стало возможным благодаря быстрому тестеру

Есть алгоритмы, позволяющие почти бесплатно вычислять выкидываемые интервалы. И не грубо по часам, а точно.
[Удален]  
fxsaber #:
Есть алгоритмы, позволяющие почти бесплатно вычислять выкидываемые интервалы. И не грубо по часам, а точно.
Слышал про такие, можно будет подумать как интегрировать в свой код, чтобы было красиво. Потому что вся основа на питоне. Есть фильтры не обязательно по времени, по волатильности тоже работают. 
 
Maxim Dmitrievsky #:
Слышал про такие, можно будет подумать как интегрировать в свой код, чтобы было красиво. Потому что вся основа на питоне. Есть фильтры не обязательно по времени, по волатильности тоже работают. 
Алгоритм выкидывания, конечно, одинаковый для любых входных данных.
[Удален]  
fxsaber #:
Алгоритм выкидывания, конечно, одинаковый для любых входных данных.
Да, но задачи немного разные в случае выкидывания постфактум из готовой тс и выкидывании изначально без ТС
 
Maxim Dmitrievsky #:
Да, но задачи немного разные в случае выкидывания постфактум из готовой тс и выкидывании изначально без ТС

Почти одинаковые задачи

  • Оптим ТС, где среди настраиваемых весов есть еще и фильтр.
  • Оптим ТС без фильтров, где под конец каждого прохода фильтр подбирается.
[Удален]  
fxsaber #:

Почти одинаковые задачи

  • Оптим ТС, где среди настраиваемых весов есть еще и фильтр.
  • Оптим ТС без фильтров, где под конец каждого прохода фильтр подбирается.
С точки зрения ML задачи кажутся разными, обучится немного на другое сразу с фильтрами и без, получается разные ТС уже. Может ошибаюсь. Разные вершины и впадины, другое обобщение. Нюансы. 
1...372237233724372537263727372837293730373137323733373437353736...3745
Новый комментарий