슬라이딩 창에서 모델을 재훈련하고 특성의 중요성을 살펴보거나 좋은 특성의 결정 요인을 가져와 슬라이딩 창에서 살펴보세요. 창
전체 모집단에 대한 훈련에 적합한 예측 변수를 식별하기 위해 이 작업을 수행했으며, 앞서 실험의 긍정적 인 결과에 대해 여기에 썼습니다. 따라서 항상 그룹 내에서 떠다니게 됩니다. 내 샘플에 대한 계산을 위해 R에서 스크립트를 만들 수 있습니다. 실험을 위해 실행하겠습니다.
Maxim Dmitrievsky #: 시세를 시계열로 살펴보기 시작하면 다른 시계열에서는 볼 수 없는 몇 가지 특이한 점을 발견할 수 있습니다. 아마도 이러한 특징에는 패턴이 있을 것입니다. 예, 지연 기능을 사용하여 직접 자동 회귀 및 분류로 모든 것을 끌어낼 수 있는 것은 아니지만, 독창성을 추가하면 다음과 같이 할 수 있습니다.
개인적으로 저는 따옴표를 시계열로 보는 원래의 아이디어를 싫어합니다. 따옴표에 대한 제 생각을 수학적으로 공식화하면, 따옴표는 시간의 단편적인 상수 함수입니다(오른쪽의 연속). 게다가 값의 영역은 숫자, 벡터, 유리의 상태 등 매우 다양한 성격을 가질 수 있습니다. 가격 자체 외에도 동일한 함수(세션 상태, 뉴스 등)로 표현할 수 있는 다른 필요한 정보가 있으며, 여기서 값의 영역도 매우 다양할 수 있습니다.
그러나 연속 시간 함수로 의미 있는 계산 작업을 하는 것은 사실상 불가능하기 때문에 항상 약간의 이산화가 이루어집니다. 이는 매우 다르게 수행될 수 있으며 원칙적으로 만장일치는 거의 달성하기 어렵습니다.
개인적으로 저는 원래 따옴표가 시계열이라는 개념이 마음에 들지 않습니다. 제가 생각하는 따옴표를 수학적으로 공식화하면, 따옴표는 시간(오른쪽의 연속)에 대한 단편적인 상수 함수입니다. 또한 값의 영역은 숫자, 벡터, 유리의 상태 등 매우 다양한 성격을 가질 수 있습니다. 가격 외에도 동일한 함수(세션 상태, 뉴스 등)로 표현할 수 있는 다른 필수 정보가 있으며, 여기서 값의 영역도 매우 다양할 수 있습니다.
'표현'이 필요한 이유는 무엇인가요? "표현"의 목적은 무엇인가요?
그 목적이 철학적인 것이라면 의문의 여지가 없습니다.
하지만 금융 시장에서는 가치 예측과 방향(신호) 예측이라는 두 가지 목적만 있습니다.
"표현"이 이러한 목적이라면 이 모든 "표현"은 위의 목적에 대해 어떤 영향력, 어떤 관련성, 어떤 예측력을 가지고 있을까요?
찾을 수 없었습니다.
매우 지루하고 따라서 그것을 파는 것이 지루합니다.
그러나 한때 내 지표 중 하나를 게시하고 그 당시 포럼에 게시 한 것처럼 이미 약 7 년이 된 성배 유형을 말했습니다.
뉴런에 던져, 아마 작동 할 것입니다....
왼쪽에서 오른쪽 또는 오른쪽에서 왼쪽으로 이동합니다.
러시아어를 너무 잘 알아서 운이 좋으면 글을 쓰시나요?
넌 누구야, 괴물?러시아어를 너무 잘 알아서 운이 좋으면 글을 쓰시는 건가요?
넌 뭐야, 괴물ptsc....
아무리 잘 쓰여져 있어도 공허한 단어는 신경 쓰지 않아요.
특히 2700페이지에 걸쳐서요.
그리고 아무 소용이 없습니다.
링크: ))))
하지만 기본적으로 지금 막대가 올라가면 다음 막대는 내려갑니다.
만약 그런 식이었다면, 대략 그런 식이었다고 해도 MO에 대한 주제는 없었을 겁니다 :-)
그리고 마이크로 트렌드와 계절과 반전이 있으며 틱 볼륨과 모든 종류의 것들에 반응합니다. 그리고 그들은 원칙적으로 통계에서 흑백의 일반 바와 다르지 않습니다. 정확히 동일하게 교체해도 작업이 전혀 단순화되지 않습니다.
만약 그랬다면, 대략 그런 정도라도 국방부에 대한 주제는 없었을 것입니다 :-)
그리고 미세 추세와 계절적 추세 및 반전이 있으며 틱 볼륨 및 기타 모든 종류의 다른 것들에 반응합니다. 그리고 그들은 원칙적으로 통계에서 흑백의 일반 바와 다르지 않습니다. 정확히 동일하게 교체해도 작업이 전혀 단순화되지 않습니다.
예, 물론입니다.
거기에 물고기가 없습니다.
절대 아닙니다.
;)
이전 모델은 시장 변화를 포착하지 못하기 때문에 살펴볼 필요가 없습니다.....
나는 동의하지 않습니다. 잎 활성화 율의 현저한 변화는 샘플에서 누락 된 조건이 있음을 나타내므로 샘플의 변화를 나타냅니다.
전체 모집단에 대한 훈련에 적합한 예측 변수를 식별하기 위해 이 작업을 수행했으며, 앞서 실험의 긍정적 인 결과에 대해 여기에 썼습니다. 따라서 항상 그룹 내에서 떠다니게 됩니다. 내 샘플에 대한 계산을 위해 R에서 스크립트를 만들 수 있습니다. 실험을 위해 실행하겠습니다.
실험을 통해 최적의 샘플 크기가 밝혀져야 합니다.
동의하지 않습니다 - 잎 활성화율의 현저한 변화는 샘플에 조건이 부족하여 샘플이 변경되었음을 나타냅니다.
제 샘플에 대한 계산을 위해 R로 스크립트를 만들 수 있습니다. 실험을 위해 실행해 보겠습니다.
시세를 시계열로 살펴보기 시작하면 다른 시계열에서는 볼 수 없는 몇 가지 특이한 점을 발견할 수 있습니다. 아마도 이러한 특징에는 패턴이 있을 것입니다. 예, 지연 기능을 사용하여 직접 자동 회귀 및 분류로 모든 것을 끌어낼 수 있는 것은 아니지만, 독창성을 추가하면 다음과 같이 할 수 있습니다.
개인적으로 저는 따옴표를 시계열로 보는 원래의 아이디어를 싫어합니다. 따옴표에 대한 제 생각을 수학적으로 공식화하면, 따옴표는 시간의 단편적인 상수 함수입니다(오른쪽의 연속). 게다가 값의 영역은 숫자, 벡터, 유리의 상태 등 매우 다양한 성격을 가질 수 있습니다. 가격 자체 외에도 동일한 함수(세션 상태, 뉴스 등)로 표현할 수 있는 다른 필요한 정보가 있으며, 여기서 값의 영역도 매우 다양할 수 있습니다.
그러나 연속 시간 함수로 의미 있는 계산 작업을 하는 것은 사실상 불가능하기 때문에 항상 약간의 이산화가 이루어집니다. 이는 매우 다르게 수행될 수 있으며 원칙적으로 만장일치는 거의 달성하기 어렵습니다.
개인적으로 저는 원래 따옴표가 시계열이라는 개념이 마음에 들지 않습니다. 제가 생각하는 따옴표를 수학적으로 공식화하면, 따옴표는 시간(오른쪽의 연속)에 대한 단편적인 상수 함수입니다. 또한 값의 영역은 숫자, 벡터, 유리의 상태 등 매우 다양한 성격을 가질 수 있습니다. 가격 외에도 동일한 함수(세션 상태, 뉴스 등)로 표현할 수 있는 다른 필수 정보가 있으며, 여기서 값의 영역도 매우 다양할 수 있습니다.
'표현'이 필요한 이유는 무엇인가요? "표현"의 목적은 무엇인가요?
그 목적이 철학적인 것이라면 의문의 여지가 없습니다.
하지만 금융 시장에서는 가치 예측과 방향(신호) 예측이라는 두 가지 목적만 있습니다.
"표현"이 이러한 목적이라면 이 모든 "표현"은 위의 목적에 대해 어떤 영향력, 어떤 관련성, 어떤 예측력을 가지고 있을까요?