주제는 커피 찌꺼기에 대한 운세에 빠져 들었습니다. 적어도 그들은 과학을 끌어 들였으며 점성술이라고합니다.
왜 말도 안 되는 일을 하고 모든 것을 모델의 입력에 탓으로 돌리나요? 목표 변수에 영향을 미치는 예측 변수만 취하는 것이 필요하다는 것은 거의 백 페이지 동안 논의된 것 같습니다. 나는 항상 데이터 마이닝을 하고 40% 이상의 오류가 있는 모델은 본 적이 없습니다. 사실, 30% 미만의 오차가 있는 모델은 변형됩니다. 그러나 결코 50%와 같은 불명예는 없습니다.
주제는 커피 찌꺼기에 대한 운세에 빠져 들었습니다. 적어도 그들은 과학을 끌어 들였으며 점성술이라고합니다.
왜 말도 안 되는 일을 하고 모든 것을 모델의 입력에 탓으로 돌리나요? 목표 변수에 영향을 미치는 예측 변수만 취하는 것이 필요하다는 것은 거의 백 페이지 동안 논의된 것 같습니다. 나는 항상 데이터 마이닝을 하고 40% 이상의 오류가 있는 모델은 본 적이 없습니다. 사실, 30% 미만의 오차가 있는 모델은 변형됩니다. 그러나 결코 50%와 같은 불명예는 없습니다.
"말, 사람, 특징, 표적, ZZ..."가 뒤섞여 있기 때문에 촛불의 색이나 수익률을 예측했다면 그러한 빈도(> 5분)에서 거의 같은 결과를 얻게 될 것입니다.
실험. 그러나 다른 gbpusd, usdchf, usdrub 및 기타 인기 있는 기호를 사용하여 eurusd를 예측하면 어떻게 될까요?
다음은 공격에 대한 2개의 테이블인 train.csv 및 test.csv입니다. 이 테이블에서 목표는 다음 막대에 대한 eurusd m5의 성장이고 예측자는 audusdOpen[0]-audusdOpen[1], audusdOpen[2]-입니다. audusdOpen[3], audusdOpen[3]-audusdOpen[4], eurusdOpen[0]-eurusdOpen[1], eurusdOpen[1]-eurusdOpen[2] 등 총 12개의 기호가 있으며 이전 3개의 기록 막대에 대한 이득은 각각에서 가져옵니다. 일반적으로 열 이름으로 모든 것이 명확합니다. 약 7주에 해당하는 훈련 테이블에 10,000개의 라인이 있습니다.
나는 하나의 모델을 훈련시키려고 했고 훈련 데이터에 대해 r^2 = 0.0006164161을 얻었고 목표와 결과를 클래스 -1과 1로 반올림하면 정확도는 0.5052입니다. 이건 정말 나빠. 그러나 각 교육 예제에 대해 수십 개의 막대와 수십 개의 기호 자체를 사용하는 것은 비현실적입니다. 제 모델은 몇 주 동안 이 수백 개의 열에 대해 교육을 받을 것입니다. 테스트 테이블에서 모델 검증 결과 r^2 = -0.003390913 및 정확도 0.4907이 떨어졌습니다. 랜덤은 랜덤이었고 남아있었습니다.
그러나 그것은 모두 지루하고 무의미합니다. 모델이 각 예측 변수에 어떤 가중치를 부여했는지 살펴보니 흥미로웠습니다(가중치가 높을수록 좋습니다).
결론: audusd, usdrub, usdsgd를 먼저 사용하여 다음 m5 막대에서 eurusd가 갈 방향을 예측하는 것이 더 좋습니다.
예, 결과는 형편없지만 정직하게 말하면 테스터는 관련 에퀴티를 갖게 될 것이며 모든 사람이 10))))에 대해 전방 30% 및 샤프 비율 + -0.5에 대한 오류가 있는 것처럼
귀하의 기능은 매우 나쁩니다. 최소한 각 상품에 대해 기하급수적 으로 증가하는 창(1,2,5,10,30,60...)과 함께 과거 수익률이 여러 개 있습니다.
글쎄요.. 당신에게 화난게 아닙니다..... 그냥 궁금해서요, 글쎄요, 순전히 이론적으로... 실험을 위해서요. 내 데이터 세트를 다시 버리면 최대 3개의 미래, 즉 거의 9개월 분량의 데이터에 영향을 미치며 이를 기반으로 모델을 구축하고 일종의 평결을 내립니다. 이상적으로는 내 컴퓨터에서 귀하의 모델을 실행하고 싶지만 그다지 주장하지는 않습니다 ..... 그냥 궁금해서 ....
주제는 커피 찌꺼기에 대한 운세에 빠져 들었습니다. 적어도 그들은 과학을 끌어 들였으며 점성술이라고합니다.
왜 말도 안 되는 일을 하고 모든 것을 모델의 입력에 탓으로 돌리나요? 목표 변수에 영향을 미치는 예측 변수만 취하는 것이 필요하다는 것은 거의 백 페이지 동안 논의된 것 같습니다. 나는 항상 데이터 마이닝을 하고 40% 이상의 오류가 있는 모델은 본 적이 없습니다. 사실, 30% 미만의 오차가 있는 모델은 변형됩니다. 그러나 결코 50%와 같은 불명예는 없습니다.
주제는 커피 찌꺼기에 대한 운세에 빠져 들었습니다. 적어도 그들은 과학을 끌어 들였으며 점성술이라고합니다.
왜 말도 안 되는 일을 하고 모든 것을 모델의 입력에 탓으로 돌리나요? 목표 변수에 영향을 미치는 예측 변수만 취하는 것이 필요하다는 것은 거의 백 페이지 동안 논의된 것 같습니다. 나는 항상 데이터 마이닝을 하고 40% 이상의 오류가 있는 모델은 본 적이 없습니다. 사실, 30% 미만의 오차가 있는 모델은 변형됩니다. 그러나 결코 50%와 같은 불명예는 없습니다.
"말, 사람, 특징, 표적, ZZ..."가 뒤섞여 있기 때문에 촛불의 색이나 수익률을 예측했다면 그러한 빈도(> 5분)에서 거의 같은 결과를 얻게 될 것입니다.
실험. 그러나 다른 gbpusd, usdchf, usdrub 및 기타 인기 있는 기호를 사용하여 eurusd를 예측하면 어떻게 될까요?
다음은 공격에 대한 2개의 테이블인 train.csv 및 test.csv입니다. 이 테이블에서 목표는 다음 막대에 대한 eurusd m5의 성장이고 예측자는 audusdOpen[0]-audusdOpen[1], audusdOpen[2]-입니다. audusdOpen[3], audusdOpen[3]-audusdOpen[4], eurusdOpen[0]-eurusdOpen[1], eurusdOpen[1]-eurusdOpen[2] 등 총 12개의 기호가 있으며 이전 3개의 기록 막대에 대한 이득은 각각에서 가져옵니다. 일반적으로 열 이름으로 모든 것이 명확합니다.
약 7주에 해당하는 훈련 테이블에 10,000개의 라인이 있습니다.
나는 하나의 모델을 훈련시키려고 했고 훈련 데이터에 대해 r^2 = 0.0006164161을 얻었고 목표와 결과를 클래스 -1과 1로 반올림하면 정확도는 0.5052입니다. 이건 정말 나빠. 그러나 각 교육 예제에 대해 수십 개의 막대와 수십 개의 기호 자체를 사용하는 것은 비현실적입니다. 제 모델은 몇 주 동안 이 수백 개의 열에 대해 교육을 받을 것입니다.
테스트 테이블에서 모델 검증 결과 r^2 = -0.003390913 및 정확도 0.4907이 떨어졌습니다. 랜덤은 랜덤이었고 남아있었습니다.
그러나 그것은 모두 지루하고 무의미합니다.
모델이 각 예측 변수에 어떤 가중치를 부여했는지 살펴보니 흥미로웠습니다(가중치가 높을수록 좋습니다).
결론: audusd, usdrub, usdsgd를 먼저 사용하여 다음 m5 막대에서 eurusd가 갈 방향을 예측하는 것이 더 좋습니다.
예, 결과는 형편없지만 정직하게 말하면 테스터는 관련 에퀴티를 갖게 될 것이며 모든 사람이 10))))에 대해 전방 30% 및 샤프 비율 + -0.5에 대한 오류가 있는 것처럼
귀하의 기능은 매우 나쁩니다. 최소한 각 상품에 대해 기하급수적 으로 증가하는 창(1,2,5,10,30,60...)과 함께 과거 수익률이 여러 개 있습니다.
솔직히 나도 유라 레셰토프에 대해 오랫동안 그렇게 생각하기 시작했다. 그는 어쩐지 "여기 곧 떠날게."라고 암시했지만 여전히 너무 놀랐습니다. 처음에는 비밀 조직 어딘가에 취직을 하고 있을지도 모르고… 이대로라면 안타까운 일이지만 지구가 편히 쉬게 해주세요.....
사실 그의 작품의 진지함은 두말할 나위 없이 ..... 하지만 그 사람이 조금 마무리를 하지 못한 것 같긴 한데..... 그의 방식과 어떤 고정을 해야 할지 좀 더 자세히 분석해 봐야 겠다. 그것에 ... 일반적으로 우리는 볼 것입니다 .....
"말, 사람, 특징, 표적, ZZ..."가 뒤섞여 있기 때문에 촛불의 색이나 수익률을 예측했다면 그러한 빈도(> 5분)에서 거의 같은 결과를 얻게 될 것입니다.
여기에는 아무것도 섞이지 않습니다. 주요 문제는 데이터 마이닝, 인건비의 주요 금액 .... 그리고 여기에서 지적 재미가 있습니다.
여기에는 아무것도 섞이지 않습니다. 주요 문제는 데이터 마이닝, 인건비의 주요 금액 .... 그리고 여기에서 지적 재미가 있습니다.
HFT 예측으로 모든 것이 장식적으로 고귀하고 데이터 세트를 배치했으며 10분 이상에는 가격 자체에는 다른 데이터, 매크로, 뉴스 등이 필요합니다. 가격 자체에서 제로, 악명 높은 효율성.
HFT 예측으로 모든 것이 훌륭하게 고귀하고 데이터 세트를 배치 했으며 10분 이상 동안 가격 자체 에는 다른 데이터, 매크로, 뉴스 등이 필요합니다. 가격 자체에서 제로, 악명 높은 효율성.
오히려 당신에게 동의하는 경향이 있습니다. 그러나 TA와 같은 징후에 따라 마음을 열고 정기적으로 그리고 즐겁게 승리한다고 확신하는 사람들은 어떻습니까?
2가지 옵션이 있습니다. 1. 희망적인 생각을 하고 이 모든 것이 랄라 언어일 뿐입니다. 2. 여전히 예측 가치가 있는 10분보다 오래된 것이 있습니다.
HFT 예측으로 모든 것이 장식적으로 고귀하고 데이터 세트를 배치했으며 10분 이상에는 가격 자체에는 다른 데이터, 매크로, 뉴스 등이 필요합니다. 가격 자체에서 제로, 악명 높은 효율성.
그리고 그것은 HFT를 거래하는 것으로 밝혀졌습니다. 비밀이 아니라면 자연스럽게 '마늘로'…
Mishka가 모두를 능가했지만 나를 놀라게하지 마십시오. Vova와 함께 오랫동안 웃고있었습니다.)))
입구를 빛나게하지 말고 토론하지 말고 스스로에게 맡기십시오)))
글쎄요..그래도....도대체 누가 현명하게 제안을 해줄까요....모퉁이를 돌아보며 웃고있는거 보소....니가 무슨 소용이람???
아마 저와 같을 겁니다. 아무것도 ....하지만 적어도 나는 웃기다 :-)
선생님 죄송합니다
글쎄요.. 당신에게 화난게 아닙니다..... 그냥 궁금해서요, 글쎄요, 순전히 이론적으로... 실험을 위해서요. 내 데이터 세트를 다시 버리면 최대 3개의 미래, 즉 거의 9개월 분량의 데이터에 영향을 미치며 이를 기반으로 모델을 구축하고 일종의 평결을 내립니다. 이상적으로는 내 컴퓨터에서 귀하의 모델을 실행하고 싶지만 그다지 주장하지는 않습니다 ..... 그냥 궁금해서 ....
그래서 뭐??? 확산?