Переобучение - страница 7
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
Друзья, не надо спорить.
Кошелек рассудит, кто прав :)
Кошелек рассудит, кто прав :)
Таки да )
Таки нет.
Гораздо проще проверить работоспособность советника на неоптимизиоравнных участках истории, чем гробить деньги на подгоночных советниках.
Кстати, наш герой так и не показал успешного волкинг-форварда своего советника, который он предлагает купить за 1500 $ и ждать десятилетиями прибыли.
Нет, начинаем, скажем, с 1975.
Оптимизация 1975-1985, проверка 1985 -1990
Оптимизация 1980-1990, проверка 1990-1995
Оптимизация 1985-1995, проверка 1995-2000
Оптимизация 2000-2005, проверка 2005-2010
Оптимизация 2005-2010, проверка 2010-2015
Смотрим Только на проверочные результаты и если ХОТЯ БЫ ОДИН из этих пятилетий будет отрицательный (а я думаю, будет больше) , то система - брак.
Т.е. ваш фокус с подгонкой на всей истории сработает только при условии, что найдутся сумасшедшие, готовые ждать десятилетиями прибыли от вашего советника.
И, кстати, не забудьте рассказать как вы избегаете переоптимизации на каждом участке.-)
Вольюсь в вашу беседу тем более что тема актуальна и очень инетесна. Действительно при обучении советника на основе НС да и не только мы получаем некую модель, далее если мы снова обучим при равных условиях то получим уже другую модель, которая будет вести себя точно также как и предыдущая моделдь, но на будущих котировка эти с виду одинаковые модели будут работать по разному. Вопрос??? как же выбрать именно ту модель которая будет зарабатывать в будущем. я долго думал над этим вопросом и вот к чему пришёл в даннном случае. какова бы не была ваша сеть, прогнозной или кдасификационной. Сетка должна соотвествоветь рынку на участке тренировке. И та сеть которая имееть большую прогностическую переменную считате более адекватной к текущему состоянию рынка. У меня НС классифицирует сигналы от ТС. Порядка 10 сигналов в день но чтобы выбрать какую именно модель использовать я делаю следующее. Я считаю прогностическую переменную работы сети на участке оптимизации и которое значение является большым для модели, та модель и используется А алгоритм прост.
Предположим значение модели выросло тоесть текущее значение выше предыдущего и СЛЕДУЮЩИЙ бар тоже вырос. Тоесть сетка предсказала рост, то к переменной прибавляем единицу, если нет то вычитаем, тоже самое зеркалим и для снижения. Тоесть тут мы высняем прогностическую переменную нашей модели, и у которой модели будет это число выше, значит та модель чаще всего предсказывала рынок, соотвественно лучше его описывает, ту и выбираем..... в коде выглядет примерно так...
Так что... как то так... у кого какие соображения на этот счёт. Хотелось бы услышать мнение....
Нет, начинаем, скажем, с 1975.
Оптимизация 1975-1985, проверка 1985 -1990
Оптимизация 1980-1990, проверка 1990-1995
Оптимизация 1985-1995, проверка 1995-2000
Оптимизация 2000-2005, проверка 2005-2010
Оптимизация 2005-2010, проверка 2010-2015
Смотрим Только на проверочные результаты и если ХОТЯ БЫ ОДИН из этих пятилетий будет отрицательный (а я думаю, будет больше) , то система - брак.
Т.е. ваш фокус с подгонкой на всей истории сработает только при условии, что найдутся сумасшедшие, готовые ждать десятилетиями прибыли от вашего советника.
И, кстати, не забудьте рассказать как вы избегаете переоптимизации на каждом участке.-)
Оптимизация 1975-1985 (оптимальный объем выборки = 80 барам истории):
проверка 1985 -1990:
Оптимизация 1980-1990 (оптимальный объем выборки = 80 барам истории):
проверка 1990-1995:
Оптимизация 1985-1995 (оптимальный объем выборки = 360 барам истории):
проверка 1995-2000:
Оптимизация 2000-2005 (оптимальный объем выборки = 330 барам истории):
проверка 2005-2010:
Оптимизация 2005-2010 (оптимальный объем выборки = 330 барам истории):
проверка 2010-2015:
Не оправдались Ваши ожидания, все проверочные участки преодолены с положительными результатами, хотя, и не выдающимися.