Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 80
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
Человек этот рекомендует ознакомиться с "МГУА" и спектральным анализом в частности Фурье
========================================================
Дальше каких результатов я "демагог" добился, да на самом деле очень скромных, задумок хороших как мне кажется очень много, мои исследование идут сразу во многих направлениях и есть огромная нехватка в знаниях в различных областях, потому часто прошу помощи у форумчан, но особо помогать никто и не хочет , молв ты сам научись, а тогда ..... только вот если я уже сам все освою то зачем мне тогда это общение, как то без логики по моему.. ну это я отвлекся
вот лучшее на дан. мом. что мне удалось выжать из RF на новых данных это 50% в месяц на протяжении 2-ух месяцев подряд, но все пока очень не стабильно, картинки пробовал закинуть раз 10 но не получаеться (получилось)
Суть в том в том что не надо себя изначально ограничивать шаблонами типа 30% в год это круто, это не круто, это рамки для разума и творчества
Поздравляю. Вот так и торгуйте 5 лет. Или покажите любые данные реал. статистики за 5 лет.
А по поводу признаков, я не хочу тут разводить диванный анализ, типа, ваши признаки гумно, есть признаки лучше, модели не важны. Ну, покажите, что вы сделали. Я все свои входы тут выкладывал, и их комбинации тоже. Посчитайте их информативность. А так-то зачем воздух колебать?
Что означает "RF 10/5"
Да это я для себя делал заметку на картинке когда тестировал модель на новых данных, на это не обращайте внимание ....
это параметр модели 5 деревьев 10 веток в дереве
Да это я для себя делал заметку на картинке когда тестировал модель на новых данных, на это не обращайте внимание ....
это параметр модели 5 деревьев 10 веток в дереве
Очень все интересно!
Может подкините какие-либо подробности?
вот лучшее на дан. мом. что мне удалось выжать из RF на новых данных это 50% в месяц на протяжении 2-ух месяцев подряд, но все пока очень не стабильно, картинки пробовал закинуть раз 10 но не получаеться (получилось)
Суть в том что не надо себя изначально ограничивать шаблонами типа 30% в год это круто, это не круто, это рамки для разума и творчества
Очень все интересно!
Может подкините какие-либо подробности?
это бэк-тест на данных вне выборки? Правильно я понял?
да
Похоже на неправильное обучение модели, слишком большой разброс. Модели обычно имеют какие-то случайные процессы при обучении, где логика обучения константно не дефинирована. Такие рандомные моменты приводят к тому что обучив несколько моделей, они хоть и будут давать примерно одинаковые результаты на тренировочных данных, но на фронттесте будут отличия.
Есть несколько источников проблемы и её решений:
1) есть шумовые входы не несущие полезной информации, их надо убрать
2) поменять параметры обучения модели. Для нейронки я решил эту проблему параметром decay(торможение скорости обучения), результаты на фронттесте с этим параметром стали менее разбросанными. Что делать с лесом я не знаю
3) сделать комитет моделей. Обучить много моделей, фронттест делать на всех моделях, брать тот результат куда говорит большинство
4) если делаете кроссвалидацию в процессе обучения - то повторяйте её несколько раз на одних и техже данных, смотрите насколько большой будет разброс результатов, выбирайте модели и предикторы с небольшим разбросом
Это то что пришло сейчас на ум, но это не предел возможных проблем.
развивайте идею. добавляйте больше данных. надо, чтобы пару лет проходила вне выборки. А так, хорошо, молодцы!