Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3733
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
Вот собственно и подтверждение удалённого определения промптусов.
"Философия" вместо знания основ предмета из базовых учебников. Как в том анекдоте, где музыкант-металлист сыграл виртуозную мелодию в процессе неудачных попыток сыграть заданную ноту.
Я так понял, с принципом работы нейросетей Вы очень хорошо знакомы. Насчет "качественных пространственных геометрических признаков" у Вас есть какие-то качественные наработки, или это общие размышления?
В моём представлении эта геометрия ломаной линии временного ряда включает в себя такие понятия как "информативность", "актуальность", "завершённость".
То есть, в этих трёх понятиях лежит корень.
Поэтому сюда же - фрактальность, самоорганизация (саморазметка), волновые уровни и тд.
В конечной перспективе методами датамайнинга должно проводится форматирование графика цены, где изучаться будут самые последние волны общей структуры графика.
То есть, микроструктура 10 лет назад сегодня НЕ актуальна. А вот макроструктура 10 лет назада может подтолкнуть к тектоническим сдвигам, что даст информацию модели о том, стоит ли повысить вероятнсоть сигнала или нет.
Поэтому, сам факт наличия зависимости следующего значения котировки от предыдущего и отсюда - змеевидного движения цены (конкретной средней волатильности), порождающей направленные структурные движения разного порядка, уже говорит о том, что нельзя рассматривать информацию только с конкретного временного масштаба.
Да сами таймфреймы - это уже один большой костыль. Разметка должна быть самоподобной.
Вот собственно и подтверждение удалённого определения промптусов.
"Философия" вместо знания основ предмета из базовых учебников. Как в том анекдоте, где музыкант-металлист сыграл виртуозную мелодию в процессе неудачных попыток сыграть заданную ноту.
"Обучение" в МО определяется очень просто. Это всего лишь присвоение параметрам выбранной модели конкретных числовых значений.
Нет здесь никакой "философии". Зато есть куча проблем с выбором алгоритма обучения и его настройкой. И есть огромная область науки (и отчасти искусства) о том, как решается эта самая куча проблем в конкретной предметной области (в нашем случае это трейдинг).
В случае трейдинга есть ещё проблема закрытости результатов исследований, поскольку никто в здравом уме не будет открыто делиться приносящими прибыль алгоритмами.
В моём представлении эта геометрия ломаной линии временного ряда включает в себя такие понятия как "информативность", "актуальность", "завершённость".
Разметка должна быть самоподобной.
Геометрия пространства - это очень серьезно. Но именно она дает понимание того, что происходит. Но для этого нужно знать, что такое пространство, что такое геометрия. Потом нужно узнать, что такое симметрия и т.д. Есть желание?
Самоподобны искусственные фракталы, природные(в том числе ценовые) не самоподобны.
Это уже отсебятина.
Я противопоставлял координаты силовым величинам. То есть, когда 0.9 не больше 0.1.
А в стандартных подходах кормления нейросетей - 0.9 больше 0.1.
Это фундаментальный фактор, который определяет необоснованность стандартного подхода, ведь 0.9 индикатора - это положение, а не количество.
То есть, график цены - это векторы. Набор векторов. Это не набор чисел.
А в моделях (в большинстве наверное) есть сумматоры, а значит они будут реагировать на величину числа. И начинается эта величина у большинства - с графика. Потом эту величину "утюжат" несколько раз, причём к некой "профитной" статистике этой величины это "утюженье" не имеет никакого отношения.
Это математика ради математики. То есть, когда всю силу аппарата задействуют "не там", где надо. Когда путают задачи и области применения.
Поэтому, даже если отбросить добычу знаний и обучения без учителей, то обучать модели "чему-то там", а не конкретно "чему-то", то как минимум на входе должны быть сигнальные признаки, а не количественные.
Ivan Butko #:
Это уже отсебятина.
Я, конечно, извиняюсь, но если вы чего-то не знаете, то это не повод обвинять всех окружающих в выдумках.
Ivan Butko #:
А в моделях (в большинстве наверное) есть сумматоры, а значит они будут реагировать на величину числа.
Представьте себе, что уже давно есть способ сделать так, что моделям будет всё равно на величину числа, а важным будет только факт, что числа разные.
Это уже отсебятина.
Я противопоставлял координаты силовым величинам. То есть, когда 0.9 не больше 0.1.
А в стандартных подходах кормления нейросетей - 0.9 больше 0.1.
Это фундаментальный фактор, который определяет необоснованность стандартного подхода, ведь 0.9 индикатора - это положение, а не количество.
То есть, график цены - это векторы. Набор векторов. Это не набор чисел.
А в моделях (в большинстве наверное) есть сумматоры, а значит они будут реагировать на величину числа. И начинается эта вилична у большинства - с графика. Потом эту величину "утюжат" несколько раз, причём к некой "профитной" статистике этой величины это "утюженье" не имеет никакого отношения.
Это математика ради математики. То есть, когда всю силу аппарата задействуют "не там", где надо. Когда путают задачи и области применения.
Поэтому, даже если отбросить добычу знаний и обучения без учителей, то обучать модели "чему-то там", а не конкретно "чему-то", о как минимум на входе должны быть сигнальные признаки, а не количественные.
Движение цены на графике - результирующий вектор сложения действующих сил - быков и медведей. Какой-либо индикатор показывает производные по времени этого движения. 0.9 скорости больше чем 0.1 скорости. В данном случае скорость - скалярная величина, поскольку мы имеем одномерное движение - вверх вниз.
У меня же предложение выйти за пределы Краткого курса истории ВКП(б) МО, и углубиться в изучение структур ИСХОДНЫХ данных(то, что Вы называете отсебятиной)