Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 744
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
Помните я говори что получил модель, которая с 01.31.2018 набирает по сей день, а вот как эта модель отработывает эти две недели начиная с 03.05.2018 и по сей день. Результат тестера.
Вполне не плохо для старушки обученной на 40 точках и проработавшей уже как 1.5 месяца на ООС.
А вот это её полный ООС начиная с 01.31.2018
А вы всё ещё считаете что это подгонка???? Напомню что на скринах участок ООС
Хотя это картинки из тестера, мониторинг я так и не увидел. Но я вам верю. Следует признать, что ваш подход работает. Поэтому приношу извинения.
Извенения приняты!
Просто я практик, а большинство собравшихся тут теоретики и исследователи...
причем эти связи невозможно найти математически, остается тупая подгонка или изучение рынка :)
тупая подгонка тоже прикольная вещь, на самом то деле, если используется обобщение
Макс, а вот интересно, что по сути делают хоть нейросеть, хоть рандом форест, ... если разобраться так эти алгоритмы просто находят "паттерны" которые не видны человеческим взглядом. потом в будущем когда такой "паттерн" появляемтся машина его легко опознаёт. То что это прогноз 50/50 так это во всём на рынке так. Вот взять пример пробой треугольника к примеру, в классическом варианте тейк больше лося. Теперь это дело умножаем на 50/50 и имеем в итоге плюс. Это простейший вариант объяснения как сделать зарабатывающую систему на машинном обучении.
Макс, а вот интересно, что по сути делают хоть нейросеть, хоть рандом форест, ... если разобраться так эти алгоритмы просто находят "паттерны" которые не видны человеческим взглядом. потом в будущем когда такой "паттерн" появляемтся машина его легко опознаёт. То что это прогноз 50/50 так это во всём на рынке так. Вот взять пример пробой треугольника к примеру, в классическом варианте тейк больше лося. Теперь это дело умножаем на 50/50 и имеем в итоге плюс. Это простейший вариант объяснения как сделать зарабатывающую систему на машинном обучении.
Основная проблема в том, что обучение с учителем ничего не находит само, а отношение фичей к целевой далеко не всегда нами подбирается оптимальным образом, отсюда большие ошибки классификации и переобучение и куча тем как оптимизировать этот процесс. Если говорить о полноценном боте на НС - то он сам должен проставлять метки оптимальным образом, без участия эксперта (человека). Как это реализуется на сегодняшний день - скидывал ссылки, например, через обучение с подкреплением, но там есть свои трудности, например exploration and exploitation problem, т.е. найти баланс между изучением среды и применением полученных знаний, по сути это эквивалент дилеммы как часто стоит переобучать НС, но уже в автоматическом режиме
Основная проблема в том, что обучение с учителем ничего не находит само, а отношение фичей к целевой далеко не всегда нами подбирается оптимальным образом, отсюда большие ошибки классификации и переобучение и куча тем как оптимизировать этот процесс. Если говорить о полноценном боте на НС - то он сам должен проставлять метки оптимальным образом, без участия эксперта (человека). Как это реализуется на сегодняшний день - скидывал ссылки, например, через обучение с подкреплением, но там есть свои трудности, например exploration and exploitation problem, т.е. найти баланс между изучением среды и применением полученных знаний, по сути это эквивалент дилеммы как часто стоит переобучать НС, но уже в автоматическом режиме
Не буду сильно умничать, ибо у меня теоретических знаний мизер. Могу высказать только мнение наблюдателя и практика. Подбор предикторов очень нудный процесс, куча большая не нужна. на самом деле даже 2-мя машками можно обойтись, но тогда и результат соответствующий, о том как эти машки можно преподать не буду рассказывать не суть важно. Так вот как наблюдатель кучи тестов могу сказать что частота переобучения НС далеко не стационарная штука, иногда получается при одном наборе что хватает к примеру раз в неделю, а иной раз бывает что хватает раз в месяц. для разных наборов данных разная частота переобучения.Но в итоге мы всёравно получаем подгонку, олько подгонку не параметров тойже машки а подгонку частоты срабатывания сигнала на машке задааного периода. О том как долго может продержаться такая подгонка? да тут как в болоте, не знаешь когда в топь вступишь.
Не буду сильно умничать, ибо у меня теоретических знаний мизер. Могу высказать только мнение наблюдателя и практика. Подбор предикторов очень нудный процесс, куча большая не нужна. на самом деле даже 2-мя машками можно обойтись, но тогда и результат соответствующий, о том как эти машки можно преподать не буду рассказывать не суть важно. Так вот как наблюдатель кучи тестов могу сказать что частота переобучения НС далеко не стационарная штука, иногда получается при одном наборе что хватает к примеру раз в неделю, а иной раз бывает что хватает раз в месяц. для разных наборов данных разная частота переобучения.Но в итоге мы всёравно получаем подгонку, олько подгонку не параметров тойже машки а подгонку частоты срабатывания сигнала на машке задааного периода. О том как долго может продержаться такая подгонка? да тут как в болоте, не знаешь когда в топь вступишь.
Ну вот нужно достаточное кол-во описаний состояний среды и правильные переключалки, грубо говоря, из режима в режим.. потому что закономерности меняются, да
кто-то решает этот вопрос переключением разных ТС, кто-то пытается одну но адаптивную сделать, а кто-то подогнать все под одно распределение, как Александр
Мишаня вон зафитился на растущем рынке, и пока он растет он радуется, как только турбулентность начнется - будет плакать
Ну вот нужно достаточное кол-во описаний состояний среды и правильные переключалки, грубо говоря, из режима в режим.. потому что закономерности меняются, да
кто-то решает этот вопрос переключением разных ТС, кто-то пытается одну но адаптивную сделать, а кто-то подогнать все под одно распределение, как Александр
Мишаня вон зафитился на растущем рынке, и пока он растет он радуется, как только турбулентность начнется - будет плакать
нау дай бог чтобы не плакал а вовремя перестроил ) мы ведь не для спора как бы,...
нау дай бог чтобы не плакал а вовремя перестроил ) мы ведь не для спора как бы,...
ну игра в монетку без нормального бэктеста, исход просто очевиден
Всем доброго дня.
Я хотел немного подытожить... Созрел вопрос что мы вообще знаем о будущей к примеру свече? Мы знаем время открытия, время закрытия. Мы знаем что она может иметь 3 состояния свеча белая направление вверх, свеча черная направления вниз и доджи. Мы знаем что вероятность "длинной" или "большой свечи" ну вы поняли)) - мала по сравнения со "средней" свечей или доджи. Мы можем найти канал или по другому назвать диапазон в котором ходит цена. Все? больше не чего нам не известно? Как то маловато для прогноза даже для простой классификации как свеча низ или свеча вверх... Если не пытаться предсказывать направления то... не не не как же входить в сделку без предсказания направления? не получится то есть предсказывать надо по любому. Что мы можем еще сказать о будущей свечи что бы мы могли её классифицировать? Ведь все прогнозы по прошлым данным дают признаки прошлых свечей. И прогноз по этим данным представляется в виде "сегодня будет как вчера" - это не хорошо....