Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3727
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
при чём СБ не_СБ.. очнитесь
когда надо классифицировать естественный_ценовой_ряд vs искусственный.
и то и другое это СБ (случайное блуждание, недетерминированное поведение или сверх-сложные неизведанные законы). И там и там есть схожие признаки, и на частных выборках есть псевдо-закономерности.
подобный классификатор - дико дорогая вещь, подороже всех представленных на форуме граалей. Ровно как и генератор который может подобный классификатор "обмануть".
Возможен ли ряд bid/ask, на котором может зарабатывать ТС, но который по тестам проходит, как СБ?
Просто видится, что в любом СБ ряду можно заменить 1% информации так, что это превратит ряд в "зарабатываемый". И этот 1% никак не повлияет на вердикт, что это СБ.
Похоже, совсем без математический мути не обойтись. Нужно просто разобраться что такое стат-тест и как он работает.
Стат-тесты всегда идут в комплекте с представлением о возможных ошибках обоих родов (ложноотрицательный и ложноположительный ответы) и их вероятностями (значимость и мощность), поэтому ответ скорее утвердительный.
Есть кастомный символ. Запускаем на нем скрипт, и тот делает вердикт по случайности. Нечто такое есть?
Нет готового решения. Но, теоретически, в СБ меньше устойчивых закономерностей, и это можно оценить с помощью предикторов. Как независимо, так и относительно множества других торговых инструментов, выявив в начале в них общие закономерности (через обучение модели).
Но в любом случае ответ будет о временном ряде типа проверки гипотезы, а не 100%.
Ок. База данных сохраняющая веса и смещения. Относите слово данные к названию БД (хранилищу), а не к типу хранимой информации. В деревянных моделях усреднения данных - т.е. можно соотнести с данными на которых обучали. В НС как и ранее говорил хранятся веса и смещения.
Определение не мое. Пару лет назад видел такое определение в новостях "базы данных на основе нейросетей". Для себя согласился. Особенно для основного инструмента который использую, т.е. деревьев/лесов.
А что там пробовать, символьную регрессию?
"Ключевая идея проста: обучаем обычную модель машинного обучения, а затем извлекаем из неё математическую формулу. Мы используем полиномиальную регрессию с Ridge-регуляризацией для прогнозирования цены и логистическую регрессию для направления. Затем SymPy превращает коэффициенты в уравнения."
Ну символьная регрессия. Дальше я бы опасался читать такие статьи (опасно для мозга)
самое полезное - просто узнать, что существует символьная регрессия :))
Похоже, Gemini 3 обучали на mql5.com - наверно впервые ИИ выдал код, который сразу откомпилировался и запустился без ошибок.
input bool getprofit = true? :)
https://xbox-dns.ru/ для более приятного использования
input bool getprofit = true? :)
if(getprofit) {MessageBox("BABLO?", "BABLO?"); Alert("BABLO!");}
https://xbox-dns.ru/ для более приятного использования
input bool getprofit = true? :)