Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 587
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Hayır, her şey tutarlı bir şekilde sözde durağan seriler oluşturmanız, mümkün olduğunca sık yeniden eğitmeniz gerektiği gerçeğine geldi .. prensipte, ben de aynısını yapıyorum
veya doğrusal\doğrusal olmayan filtreler oluşturun .. anladığım kadarıyla, bundan önce, tahmin edicilerin hedef üzerindeki etkisindeki değişikliklerin dinamiklerini hesaba katmanız ve değişikliklere bağlı olarak çıkış sinyalini filtre katsayıları aracılığıyla uyarlamaya çalışmanız gerekir. çevrede
Genel olarak, özel bir şey yok. En azından bu bölümde.
Bir şekilde Vladimir Perervenko ile makine öğrenimi modelleri açısından durağan olmama sorununu tartıştım.
Durağan olmama sorununun MO ile hiçbir ilgisi olmadığına beni ikna etti. NS ile hiç görüşmediğim için onun fikrini çürütecek hiçbir argümanım yoktu. Dahası, oradaki farklı ağaçların ve NN hariç diğerlerinin durağan olmayan tahmin edicilerle harika çalıştığına dair sezgisel bir anlayış vardı.
Gönderiniz ve kişisel deneyiminize bir bağlantı, en azından NN ile ilgili olarak, bunun tersini söylüyor, tahmin edicilerin durağan olmaması dikkate alınmalıdır.
Eğer öyleyse, o zaman bugün neredeyse durağan olmayan seriler üzerinde çalışmaya çalışan tek araç var - bunlar garch modelleri. Filtreler, her çubukta yeniden eğitim ... durağan olmama sorununu çözemez - tahliye garanti edilir, durma noktasından kayar ...
Ancak, modellerin geri kalanıyla ilgili soru hala devam ediyor ve birçoğu var. Durağan olmamanın hesaba katılması gerektiğine dair bir kanıtım yok. Denediğim modellerde aşırı takma, her zaman gürültü tahmincileriyle ilişkilendirilir.
Lütfen benim için durağan olmayan ve / veya gürültü tahmin edicileri olan problemleri çözmenin makine öğreniminde temel taşlar olduğunu unutmayın. Bu problemlerin çözülme seviyesi simülasyondaki hata seviyesini belirler. Gerçek modellerin kendilerinin uygulanmasının karmaşıklığı çok saçma ve benim tarafımdan dikkate alınmadı.
Eğer öyleyse, o zaman bugün neredeyse durağan olmayan seriler üzerinde çalışmaya çalışan tek araç var - bunlar garch modelleri. ...
Şu anda tek bir araç olmadığını söyleyebilirim. etkili bir şekilde öngörücü
ayrı durumlar var - boğanın gözünde rastgele geçici vuruşlar, ne zaman, ne zaman, iyi para kazanabilirsiniz
veya arbitraj kalıplarının kullanılması, ortalama
sen ve ben ne yapıyoruz - gerçekten anlamlı bir şekilde tahmin edebilecek bir sistem ... bu hem her türlü piyasa sürecini ve modelini anlamak açısından bilim kurgu kategorisinden :)
yani bu en çılgın oyun, insanlar buraya geliyor, okuyor ve sonra panik içinde çaresizlik hissinden keder seline koşuyor :)
Şu anda tek bir araç olmadığını söyleyebilirim. etkili bir şekilde öngörücü
ayrı durumlar var - boğanın gözünde rastgele geçici vuruşlar, ne zaman, ne zaman, iyi para kazanabilirsiniz
veya arbitraj kalıplarının kullanılması, ortalama
sen ve ben ne yapıyoruz - gerçekten anlamlı bir şekilde tahmin edebilecek bir sistem ... bu hem her türlü süreci ve modeli anlamak açısından bilim kurgu kategorisinden :)
https://github.com/uber/pyro
Garch.... garch... Hangi garch'tan bahsediyorsun? - R'de anahtar kelimelere göre, muhtemelen yaklaşık 12 pakete göre bu garch'lardan 24 tane var. İyi ve farklı.)
Katılmak
rugarch paketi: ARMA(1,1); RealGARCH; Çarpık t-dağılımı. Bir takım incelikler
Şu anda tek bir araç olmadığını söyleyebilirim. etkili bir şekilde öngörücü
ayrı durumlar var - boğanın gözünde rastgele geçici vuruşlar, ne zaman, ne zaman, iyi para kazanabilirsiniz
veya arbitraj kalıplarının kullanılması, ortalama
sen ve ben ne yapıyoruz - gerçekten anlamlı bir şekilde tahmin edebilecek bir sistem ... bu hem her türlü piyasa sürecini ve modelini anlamak açısından fantezi kategorisinden :)
yani bu en çılgın oyun, insanlar buraya geliyor, okuyor ve sonra panik içinde çaresizlik hissinden keder seline koşuyor :)
Bu umutsuzluk. Bir ara vermeli ve veri madenciliğinden başlayarak devam etmeliyiz.
Yeterli tahminlerin yaklaşık %70'ine sahip olduğunuzu hatırlıyorum. yukarıda bir yazı yazdım
Bu arada, bir zamanlar Masha'ya (basit değil, altın, yani standart olmayan) tahmin etmeyi öğrettim. Zaman serisinin yaklaşık %70'inde bir yerde, her şey tek kelimeyle şaşırtıcıydı, kalan %30'da kim bilir ne var .. Ama onu kullanmanın gerçekten bir yolu yok.
Yani, inananların %70'i genellikle hiçbir şey hakkındadır. Doğru olanların %70'inden yaklaşık üçte biri işlem girmeye uygun olsun. %23 kalır. Yanlış tahminlerin %30'una karşı (ve doğru olup olmadıklarını önceden bilmiyoruz), bu hiçbir şeyle ilgili değil. Ve bükülme alanlarında (yön değişiklikleri) hala yanlış tahminler var ve bu alanlar işlemler için en uygun alanlar.
Buna dayanarak, tahminde bulunmanın boşuna olduğuna, ancak sınıflandırma ile meşgul olması gerektiğine inanıyorum. Onlar. Belirli bir anın bir işlem için doğru olup olmadığını belirleyin. Modellere göre %20-40 arası bir giriş hatası elde edilmektedir.Konunun başında daha doğru rakamlar verilmişti.
Yani, inananların %70'i genellikle hiçbir şey hakkındadır. Doğru olanların %70'inden yaklaşık üçte biri işlem girmeye uygun olsun.
Neden üçüncü?
Hepsi %70. Tahmin 1 saat için geçerlidir. Sonra tekrardan.
tahmin yapmak boşuna, ancak sınıflandırma ile ilgilenmelisiniz
Hiçbir şey anlamıyorum.
Örneğin, öğleden sonra saat birde, bir sonraki saatin uzun olacağını söyleyen bir tahmin edici kombinasyonu bulutu geliyor, yani. bir sonraki kapanışa kadar, öğleden sonra ikiye kadar.
Sınıflandırmanız bir tahmin olmadan nasıl var oluyor? Tahmin etmiyorsa neden finansal piyasalarda sınıflandırmaya ihtiyacımız var?
Sınıflandırmanız bir tahmin olmadan nasıl var oluyor? Tahmin etmiyorsa neden finansal piyasalarda sınıflandırmaya ihtiyacımız var?