交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 1137

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

我们所说的退出是指买入和卖出标记(任何种类)。我不考虑任何特殊的出仓算法,因为卖出信号是关闭买入订单 的自然信号(尽管可能是错误的,我还没有想过)

所以,这是一个有趣的任务--如何从某种分布中随机抽出分数,或者通过列举分布来获得一组独特的策略并选择最佳策略,然后

换句话说,就是如何以一种有效的方式改变奖励功能。

我不知道,我觉得这样更容易,因为我注意到它的准确性和信号都不够,所以我打算做多币种、多时间段的枢纽,订单和头寸分开核算,就像下一个主题中的联盟TS。

P.S. 当然,如果在此期间出现真正的实时RL适应性系统,我的想法中的批处理学习的意义可能会在发展过程中消失:)

 
阿列克谢-维亚兹米 金。


你的统计数字有点混乱,盈利7175平仓2386,夏普比率0.1

 
pantural

你的统计数字有点混乱,利润7175缩减2386,夏普比率0.1

那么夏普比率应该是多少呢?数据来自终端。缩减 - 在比较股票的缩减和余额的缩减时,我取最大的值,也许有一个巨大的尖峰没有及时关闭,它造成了连续的亏损交易,因为平仓。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

夏普比率应该是多少?来自终端的数据。缩水--在比较资金缩水和余额缩水时,我取最大值,也许有一个巨大的尖峰,没有及时平仓,因为平仓而造成连续的亏损交易。

在正常比例的利润(亏损)/最大跌幅应该接近夏普系数,即在你的情况下~3(7175/2386),而不是0.1,当然也有差异,但如果超过一个订单,那么显然有问题。

 
pantural

在正常的比率中,利润(损失)/最大滑点应该接近夏普系数,也就是说,在你的案例中~3(7175/2386)而不是0.1,当然也有差异,但如果超过一个订单,那么显然有问题。

从帮助来看,夏普系数的计算方法是不同的

"

  • 夏普比率 - 这个数字表征了战略的有效性和稳定性 它显示了持仓时间的算术平均利润与它的标准偏差的比率。此外,这里还考虑了无风险利率的价值,也就是在银行存款中存入相应金额的利润。

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什么是 "无风险利率 "是一个问题...

另外,我在Si期货上工作--也许这才是重点?我总是以十分之一为单位来计算比例。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。


什么是 "无风险利率 "是一个问题...

这是一个名义上的无风险回报--在一流银行的银行存款(以适当的货币)的百分比或美国长期国债的百分比

 
迪米特里

这是一个名义上的无风险回报--在一流银行的银行存款(适当的货币)的%或美国长期国债的%。

问题是终端的数据是从哪里来的...

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

从帮助来看,夏普系数的处理方式不同

"

  • 夏普比率 是衡量一个策略的表现和稳定性 的标准。 它显示了持仓期间的算术平均利润与标准偏差的比率。此外,这里还考虑了无风险利率的价值,也就是在银行存款中存入相应金额的利润。

"

什么是 "无风险利率 "是一个问题...

另外,我在Si期货上工作--也许这就是问题所在?我总是以十分之一为单位来计算比例。

如果我是你,我会想一想你所看的数字到底意味着什么。

终端是由普通人写的,他们可能,例如,在晚上太多,因为每个人有时,然后夏普比率只在十分之一。你至少应该对夏普比率会有多少有一个大致的概念,这是策略最重要的质量因素。


PS:通常情况下,无风险利率在终端是不被考虑的。

 
pantural

如果我是你,我会想一想你所看的数字到底意味着什么。

终端是由普通人写的,例如,他们可能在晚上透支,因为每个人有时都会这样做,然后夏普比率只有十分之一。你至少应该对夏普比率会有多少有一个大致的概念,这是策略最重要的质量因素。


PS:通常在终端,无风险利率根本没有被考虑在内。

从公式的描述中,我们不清楚如何检查,例如如何计算"持仓时间的算术平均利润"?

也许这只是一个小小的数学期望值问题?

无论如何,我注意到这个数字越高越好,这不是小事,主要报告写在文件中的数字是我理解的。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

从公式的描述中不清楚如何检查,例如,如何计算"持仓时间的算术平均利润"?

也许这只是一个小小的数学期望值问题?

总之,我注意到,指标越高越好,这不是小事,而主要报告是用我理解的那些指标写入文件的。

对于我的观察,我还没有设法把锐利提高到1以上。而且我还没有看到其他人的账户/图表有更高的数值。虽然我可能是错的。