Генерация нейросетевых торговых стратегий - страница 2

Ничего не означающий наукообразный набор слов. Конкретика нужна в цифрах (подвал), а не субъективные оценки.

Какая глупость! Пример:

На рынке преобладали трендовые движения. Однако, флетовая ТС на участке оптимизации смогла выжать прибыль (подогнали), а не форвардном (тоже трендовом) - слила. Согласно ущербной логике теперь флетовая ТС "заведомо непригодна для дальнейшего трейдинга". А тут, как назло, флет попер...

Еще бОльшая глупость, это словосочетние "Отсеянные форвардным тестом". Как можно не понимать, что это идентично оптимизации и на форвардном участке, не ясно.

Лично мне для тестирования сеток помогает книга: "Роберт Пардо - Разработка, тестирование и оптимизация торговых систем".

Вы некорректны.

В контексте нейронных сетей переобучение имеет место быть, но не на всех типах, на самоорганизующихся картах например эта проблема не стоит так остро. Нейронные сети выгодно отличает возможность определить "уверенность" сети в предсказании и соответственно не производить торговых сделок при низком значении этого параметра. В этом случае не важно, флет на рынке или тренд и как следствие форвард тест будет давать адекватную оценку пригодности сети

какой статистический показатель "уверенности сети"?

И вы глупость говорите. ТС на основе НС - это подножество множества всех ТС. И то, что я казал про форвард, касается всех ТС. Как следствие, и ваших НС.

Wikipedia В самом простом случае вы прогнозируете направление движение цены с следующем периоде, для этого вы можете использовать не только целые числа 0 и 1, но и с плавающей точкой. Например сигнал 0.01 будет говорить о слабой уверенности сети в росте (не точная кластеризация), 0.9 это более сильный сигнал.

lob32371 Ваше мнение услышано.

функция оценки существует и в, например, регрессии - коэффициент детерминации. В чем уникальность именно НС? И бинарную модель можно построить и с помощью регрессионного анализа.

Сформулируем опрос населения. Имеем 3 сети, А, В и С. Все эти сети были обучены/оптимизированы на промежутке истории Т1 и протестированы в режиме форвард на промежутке Т2. Из трёх сетей выбираем ту сеть, которая дала наилучшие результаты на участке Т2 (меры наилучшести могут быть разными, давайте не будем пока на них отвлекаться). Вопросы:

1. Является ли данный выбор сети для дальнейшего использования на реале оптимизацией на промежутке Т2 или нет?

2. Даст ли выбранная сеть лучший результат на реале?

 

Мои ответы: 1-да, 2-нет. Формальное доказательство приведу попозже.

1 - да:

2 - некорректный вопрос, поскольку можно зафиксировать результат на реале (и на СБ), когда он будет выше/ниже других ТС.