Mittwoch, 21. November 2007, 09:47
Zitat
(Wobei man mit der Zeit, wie bei allen anderen Dingen auch, ein gewisses "Gefühl" entwickelt -Gerasan, möge mir verzeihen!-).
Keine Ursache!, Respekt für Deine Ausführungen hier im Forum. Nach Deinen Screenshots bin ich auch ein großer Fan von SVM geworden. Die Performance ist geragezu unglaublich. Das will überprüft werden.
Samstag, 1. Dezember 2007, 21:27
Hallo allerseits,
zunächst einmal finde ich es sehr schön, dass für Investox endlich Alternativen zu den ewigen Neuronalen Netzwerken geschaffen werden!
Nicht nur, dass sie ewig Rechenzeit benötigen - wenn sogar bei Wikipedia das Kapitel "Allgemeine Probleme" länger ist als das Kapitel "Beschreibung", scheint es ja tatsächlich viele Ösen zu geben.
Die Ergebnisse von den SVMs sehen nun auch sehr nett aus, und ich habe mir Weka auch mal runtergeladen um auszuprobieren.
Aber meine Frage (hab mich auch extra mal im Forum angemeldet!): Verstehe ich da etwas falsch, oder muss ich wirklich für jede Vorhersage alle Daten erst mal aus Investox raus, nach Weka rein, aus Weka wieder raus und wieder nach Investox rein schaufeln?? Damit ist der ganze Intraday-Bereich ja eigentlich schon gelaufen, da kommt man ja gar nicht hinterher mit der Handarbeit!
Hat denn Investox nicht eine Schnittstelle, wo man dieses Weka einfach einmal anbinden könnte? Der Weka-FAQ sagt wörtlich:
Viele Grüße,
Steffen
zunächst einmal finde ich es sehr schön, dass für Investox endlich Alternativen zu den ewigen Neuronalen Netzwerken geschaffen werden!
Nicht nur, dass sie ewig Rechenzeit benötigen - wenn sogar bei Wikipedia das Kapitel "Allgemeine Probleme" länger ist als das Kapitel "Beschreibung", scheint es ja tatsächlich viele Ösen zu geben.
Die Ergebnisse von den SVMs sehen nun auch sehr nett aus, und ich habe mir Weka auch mal runtergeladen um auszuprobieren.
Aber meine Frage (hab mich auch extra mal im Forum angemeldet!): Verstehe ich da etwas falsch, oder muss ich wirklich für jede Vorhersage alle Daten erst mal aus Investox raus, nach Weka rein, aus Weka wieder raus und wieder nach Investox rein schaufeln?? Damit ist der ganze Intraday-Bereich ja eigentlich schon gelaufen, da kommt man ja gar nicht hinterher mit der Handarbeit!
Hat denn Investox nicht eine Schnittstelle, wo man dieses Weka einfach einmal anbinden könnte? Der Weka-FAQ sagt wörtlich:
Was spricht denn dagegen?
It's not that hard to use Weka classes in your own code...
Viele Grüße,
Steffen
Montag, 3. Dezember 2007, 10:10
Hallo Fritz,
Du beschreibst genau den "wunden Punkt" und den Grund meiner (noch) Zurückhaltung bei SVM! Ich kann mir noch nicht vorstellen, das ein einziger Algorithmus Anomalien und Muster in Zeitreihen erkennt! Wahrscheinlich muss man dies speziell testen und dann wird das ganze zum "Test-Marathon". Man benötigt vermutlich auch Beispiele der Anomalien, an denen man einen Algorithmus "trainieren" kann damit diese korrekt zugeordnet und erkannt werden! Wie Du schon schreibst, werden manche Zeiträume hervorragende Ergebnisse liefern-andere wieder versagen oder es ist an manchen Underlyings nicht anwendbar da sich zu viele Anomalien und Ausreißer im Chart befinden (verrauscht) die nicht exakt zugeordnet werden können! Folge: Fehlprognosen! Daher frage ich mich ob SVM gegenüber anderen Algorithmen in Betracht der Performance den Riesenunterschied macht oder nicht? Das SVM schnell trainiert ist, und mit wesentlich kürzeren Historien klar kommt ist der ganz große Vorteil-aber wie sieht es tatsächlich mit der realen Performance aus und wie lange wird man testen müssen um ein einigermaßen vernünftiges System auf die Beine zu stellen? Von NNs wissen wir bereits so ungefähr wie lange es dauern kann, ein lauffähiges HS zu erstellen.....
Ich habe es so verstanden, das in der Regel bei jedem neuen Datenpunkt ein neues Training stattfinden sollte. Es könnte aber auch sein, das ein Training für einen gewissen Zeitraum gute Performance liefert. Mit dem Feed Forward Test könnte man abgrenzen, nach wie vielen Perioden ein erneutes Training gestartet werden sollte-lt. historischen Ergebnissen! Angenommen man trainiert alle drei Perioden neu! In einer Datenhistorie über ein Jahr hat sich die Einstellung als profitabel erwiesen stellt man das System so ein das es vom FW alle drei Perioden automatisch neu trainiert wird. Natürlich muss SVM komplett in Investox integriert sein da kein IN-Export möglich ist! Ich denke NRCM hat das realisiert! Der Feed Forward Test sollte aber nicht nur Step for Step testen können sondern auch zufällig ausgewählte Stichproben entnehmen, die Ergebnisse aufzeichnen und grafisch darstellen-was man bisher händisch durchführen muss! Ein weiterer wichtiger Punkt ist m.A. die Länge der Historie die man variabel gestalten, oder aber auch fixen könnte! Ich kann mir vorstellen das bei SVM die Länge und Qualität der Historie ein maßgebliche Entscheidung darstellt! Angenommen die Historie beinhaltet das komplette Gegenteil der gegenwärtigen Situation-wird SVM hier noch gute Ergebnisse liefern? Das ideale Underlying um dies zu testen ist der FDAX-5 Minuten! Auch wenn positive Ergebnisse geliefert werden (Rohform ohne MM/RM) könnte sich der DD erhöhen (incl. MM/RM),was man als Risk-Maß (alternativ) heranziehen und vergleichen müsste!
PS: Das ganze habe ich aus Sicht des Traders-nicht des Mathematikers geschrieben!
Du beschreibst genau den "wunden Punkt" und den Grund meiner (noch) Zurückhaltung bei SVM! Ich kann mir noch nicht vorstellen, das ein einziger Algorithmus Anomalien und Muster in Zeitreihen erkennt! Wahrscheinlich muss man dies speziell testen und dann wird das ganze zum "Test-Marathon". Man benötigt vermutlich auch Beispiele der Anomalien, an denen man einen Algorithmus "trainieren" kann damit diese korrekt zugeordnet und erkannt werden! Wie Du schon schreibst, werden manche Zeiträume hervorragende Ergebnisse liefern-andere wieder versagen oder es ist an manchen Underlyings nicht anwendbar da sich zu viele Anomalien und Ausreißer im Chart befinden (verrauscht) die nicht exakt zugeordnet werden können! Folge: Fehlprognosen! Daher frage ich mich ob SVM gegenüber anderen Algorithmen in Betracht der Performance den Riesenunterschied macht oder nicht? Das SVM schnell trainiert ist, und mit wesentlich kürzeren Historien klar kommt ist der ganz große Vorteil-aber wie sieht es tatsächlich mit der realen Performance aus und wie lange wird man testen müssen um ein einigermaßen vernünftiges System auf die Beine zu stellen? Von NNs wissen wir bereits so ungefähr wie lange es dauern kann, ein lauffähiges HS zu erstellen.....
Ich habe es so verstanden, das in der Regel bei jedem neuen Datenpunkt ein neues Training stattfinden sollte. Es könnte aber auch sein, das ein Training für einen gewissen Zeitraum gute Performance liefert. Mit dem Feed Forward Test könnte man abgrenzen, nach wie vielen Perioden ein erneutes Training gestartet werden sollte-lt. historischen Ergebnissen! Angenommen man trainiert alle drei Perioden neu! In einer Datenhistorie über ein Jahr hat sich die Einstellung als profitabel erwiesen stellt man das System so ein das es vom FW alle drei Perioden automatisch neu trainiert wird. Natürlich muss SVM komplett in Investox integriert sein da kein IN-Export möglich ist! Ich denke NRCM hat das realisiert! Der Feed Forward Test sollte aber nicht nur Step for Step testen können sondern auch zufällig ausgewählte Stichproben entnehmen, die Ergebnisse aufzeichnen und grafisch darstellen-was man bisher händisch durchführen muss! Ein weiterer wichtiger Punkt ist m.A. die Länge der Historie die man variabel gestalten, oder aber auch fixen könnte! Ich kann mir vorstellen das bei SVM die Länge und Qualität der Historie ein maßgebliche Entscheidung darstellt! Angenommen die Historie beinhaltet das komplette Gegenteil der gegenwärtigen Situation-wird SVM hier noch gute Ergebnisse liefern? Das ideale Underlying um dies zu testen ist der FDAX-5 Minuten! Auch wenn positive Ergebnisse geliefert werden (Rohform ohne MM/RM) könnte sich der DD erhöhen (incl. MM/RM),was man als Risk-Maß (alternativ) heranziehen und vergleichen müsste!
PS: Das ganze habe ich aus Sicht des Traders-nicht des Mathematikers geschrieben!
Happy Trading