Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 572
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
Делите большой депозит на маленькие. На одном счете торгуете, и на остальные копируете сделки ) Делов то )
Гениально.
как надо фитить модели :))
текущие приращения и снизу обученная модель, 2 дерева :) если ставлю 20 деревьев то вообще 1 в 1
причем на вход текущие приращения пары не подаются, а на них модель обучается (подаются на выход)
почему-то запоминает идеально, надо теперь будущее предсказывать
как надо фитить модели :))
текущие приращения и снизу обученная модель, 2 дерева :) если ставлю 20 деревьев то вообще 1 в 1
почему-то запоминает идеально, надо теперь будущее предсказывать
Запоминает действительно здорово. Только вот вопрос - имеют ли приращение какое-либо отношение к будущему? Утверждать не берусь, но мне кажется, что не имеют.
Кстати, не понял, почему на плоских вершинах такие большие приращения, или под приращениями понимается что-то другое?
Запоминает действительно здорово. Только вот вопрос - имеют ли приращение какое-либо отношение к будущему? Утверждать не берусь, но мне кажется, что не имеют.
Кстати, не понял, почему на плоских вершинах такие большие приращения, или под приращениями понимается что-то другое?
здесь приращения с лагом, например 55.. поэтому они распределены так не норамально, поэтому на плоских вершинах могут быть большие
ну посмотрим что из этого можно выжать.. не знаю имеют к будущему или нет, ресерч надо делать
просо удивился что леса так фитятся.. и ошибку уже пол дня не могу найти, как-будто все действительно правильно :)
здесь приращения с лагом, например 50.. поэтому они распределены так не норамально
ну посмотрим что из этого можно выжать.. не знаю имеют или нет, ресерч надо делать
Лаг - это типа моментум?
ну берутся приращения не соседних баров, а например close[0]/close[55]
как надо фитить модели :))
текущие приращения и снизу обученная модель, 2 дерева :) если ставлю 20 деревьев то вообще 1 в 1
причем на вход текущие приращения пары не подаются, а на них модель обучается (подаются на выход)
почему-то запоминает идеально, надо теперь будущее предсказывать
Мучался полгода с разными предикторами, в том числе и приращениями чего угодно к чему угодно, количеством предикторов. И модели использовал разные. И RF, и SVM, и MLP... И старшие таймы мучал и спускался вплоть до M1. Максимум что удавалось добиться на валидационной выборке, это 53 процента точности, на выборке для обучения - 100,0%. Этого недостаточно для торговли. Для того чтобы работать в плюс, нужно хотя бы 57% точности. То ли руки кривые, то ли что. Кто нибудь достигал больших результатов? Просто интересно.
Мучался полгода с разными предикторами, в том числе и приращениями чего угодно к чему угодно, количеством предикторов. И модели использовал разные. И RF, и SVM, и MLP... И старшие таймы мучал и спускался вплоть до M1. Максимум что удавалось добиться на валидационной выборке, это 53 процента точности, на выборке для обучения - 100,0%. Этого недостаточно для торговли. Для того чтобы работать в плюс, нужно хотя бы 57% точности. То ли руки кривые, то ли что. Кто нибудь достигал больших результатов? Просто интересно.
я пока не достиг таким способом.. вот делаю разные варианты.. перебирать разных вариантов приходится реально оч. много
ну берутся приращения не соседних баров, а например close[0]/close[55]