Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 855
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
Плюньте на предикторы, и подавайте на НС нормированных временной ряд. Предикторы НС сама найдёт - +1-2 слоя, и вот вам предикторы
Пробовал подавать дельты от 0-го бара для 10-50 бар в прошлое. Ошибка была на уровне 45-50%. Спред не отработать с такими процентами.
Каким образом?
Пробовал подавать дельты от 0-го бара для 10-50 бар в прошлое. Ошибка была на уровне 45-50%. Спред не отработать с такими процентами.
У меня все работает. Но я не занимаюсь прогнозами, только классификация - типа, стоит ждать прибыли от сделки или нет.
Дельты, если правильно понял, не надо, имхо. Сам ценовой ВР, нормированный.
У меня все работает. Но я не занимаюсь прогнозами, только классификация - типа, стоит ждать прибыли от сделки или нет.
Дельты, если правильно понял, не надо, имхо. Сам ценовой ВР, нормированный.
Вы вроде писали, что инфу со стакана еще используете.
Какой у вас процент ошибки при обучении и в реальной торговле?
Вы вроде писали, что инфу со стакана еще используете.
он много чего писал, и каждый раз разное, Rena №2
опять всю тему захламили
и одну картинку такую показал, какой-то плешивый огрызок, которые я тоннами могу печатать
нет чтоб по пацански вести себя
Вы вроде писали, что инфу со стакана еще используете.
Да, но НС здесь не играет. Это только непосредственно вход в сделку.
Напомню - я на фьючах. Но тесты на форекс система проходит, Реал на ф-кс не пробовал.
Зы Да,НС только часть системы, принимающая решения. Остальное обычные, но свои, индикаторы.
Но, на НС только ценовой ВР.
Какой у вас процент ошибки при обучении и в реальной торговле?
При обучении и тестах 20-30%.
В реале - не знаю, не считал. Приемлемый.
Зацените выудил из просторов контакта. Очень полезная инфа в рамках понимания рынка!!!
Точка бифуркации
В термодинамике есть особое понятие, которое можно адаптировать практически к любой сложной динамической системе. Время от времени любая такая система, будь это государство, экономика или психика человека, вступает в критическое состояние неопределенности.
В этот момент упорядоченность системы оказывается под угрозой, и ее дальнейшее развитие может пойти по двум из возможных сценариев: либо распад до хаотического состояния, либо выход на качественно новый уровень упорядоченности. К примеру, точкой бифуркации для государства можно назвать период политической нестабильности, для экономики – экономический кризис, а для человека – травмирующее событие.
Зацените выудил из просторов контакта. Очень полезная инфа в рамках понимания рынка!!!
Точка бифуркации
В термодинамике есть особое понятие, которое можно адаптировать практически к любой сложной динамической системе. Время от времени любая такая система, будь это государство, экономика или психика человека, вступает в критическое состояние неопределенности.
В этот момент упорядоченность системы оказывается под угрозой, и ее дальнейшее развитие может пойти по двум из возможных сценариев: либо распад до хаотического состояния, либо выход на качественно новый уровень упорядоченности. К примеру, точкой бифуркации для государства можно назвать период политической нестабильности, для экономики – экономический кризис, а для человека – травмирующее событие.
Маладца, Михаил! Надо вернуться к энтропии/негэнтропии и ее анализу. Совать ее на один из входов НС, и все дела.
Наверное надежнее всего в цикле перебирать комбинации предикторов. Но это очень долго(
Посмотрите пакет varbvs . В пакете реализованы быстрые алгоритмы для подбора байесовских моделей выбора переменных и вычисления коэффициентов Байеса, в которых результат (или переменная ответа) моделируется с использованием линейной или логистической регрессии. Алгоритмы основаны на вариационных приближениях, описанных в статье "Масштабируемый вариационный вывод для выбора байесовских переменных в регрессии и его точность в исследованиях генетических ассоциаций" ("Scalable variational inference for Bayesian variable selection in regression, and its accuracy in genetic association studies" P. Carbonetto and M. Stephens, Bayesian Analysis 7, 2012, pages 73-108). Это программное обеспечение было применено к большим наборам данных с более чем миллионом переменных и тысячами образцов.
Хорошо отбирает предикторы и строит хорошие модели.
Удачи