Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3144

 
mytarmailS #:
Ich habe in letzter Zeit einige Mikro-Analysen von Signalen durchgeführt.

Das Ergebnis ist, dass 99,9 % der veröffentlichten Signale nicht länger als ein oder zwei Jahre überleben.

Ein veröffentlichtes Signal ist also ein Indikator

Ein veröffentlichtes Signal ist eine ziemlich große Sache.

Da könnte jemand sitzen und mit den Händen auf die Tasten tippen.

Er ist seit über zwei Jahren aus dem Geschäft. Ist das nicht eine lange Zeit?

P.Z..

Versuchen Sie zu verstehen, wenn Sie langsamer lesen, was Sie oben geschrieben haben?

Gibt es wenigstens eine richtige Aussage?

 
Lorarica #:

Ein veröffentlichtes Signal ist ein solches Konzept.

Es hätte auch ein Mann sein können, der dort sitzt und mit den Händen auf die Tasten tippt.

Es ist seit über zwei Jahren außer Betrieb. Ist das nicht eine lange Zeit?

P.Z..

Versuchen Sie zu verstehen, indem Sie langsamer lesen, was Sie oben geschrieben haben?

Gibt es wenigstens eine richtige Aussage?

Ich habe nicht genau gelesen

 

Wann werden Sie begreifen, dass Sie eine Ausbildung brauchen, um auf dem Markt zu arbeiten.

Und nicht nur irgendeine Ausbildung.

P.Z..

So wie Sie hier, ist alles kompliziert.

Wer soll zum Beispiel 31400 Nachrichten lesen?

Nehmen Sie sie, kürzen Sie sie, fassen Sie sie zusammen.

Sie haben doch schlaue Leute, die sich mit diesem maschinellen Lernen auskennen, oder?

Was ist an meinem Rat falsch?

Alles Gute, nur für Sie.

P.Z..

 
mytarmailS #:

habe nicht sorgfältig gelesen

füttern Sie die Trolle nicht - sonst überschwemmen sie den Thread komplett

 
Lorarica #:

Perdon.

7 Jahre alter Zweig, 31400 Beiträge, wo ist das Ergebnis?

Und was passiert, wenn man 30000 Beiträge löscht, wenn sie nichts enthalten?

Oder ist da was? Wer weiß das schon?

P.Z..

Banan/Anan=1.23

Dies ist ein Kommunikationsthread. Das Thema der Kommunikation ist MO. Hier kommunizieren Menschen, teilen ihre Eindrücke und manchmal auch Zwischenergebnisse.

Niemand hat sie verpflichtet, nach und nach einen funktionierenden Trading Advisor aufzubauen. Sie können also leicht als Hetzer niedergeschrieben werden , seien Sie vorsichtig

 
СанСаныч Фоменко #:

Lesen Sie die Texte auf Chinesisch und erzählen Sie dann die Informationen daraus nach.

Nun, ja, ich bin ein schlechter Empfänger chinesischer Texte. Aber das bedeutet nicht, dass ein bestimmter chinesischer Text keine Informationen enthält, denn man kann einen zusätzlichen Informationskonverter einführen - einen Übersetzer vom Chinesischen ins Russische - und dann wird klar, ob ein bestimmter chinesischer Text Informationen enthält oder nur eine zufällige Aneinanderreihung von Zeichen ist.

 

Hinsichtlich der Stabilität (c) SanSanych. Wenn man die Zeit zu einer Reihe von Merkmalen hinzufügt, kann man ihre Bedeutung mit anderen vergleichen. Wenn ein Merkmal signifikanter ist als die Zeit, dann ist es stabil. Vielleicht ergibt das einen Sinn)

Wenn man zum Beispiel einen Entscheidungsbaum erstellt, sollte man dies nur bis zum ersten Zeitsplit tun. Wenn sich der Baum als leer erweist, sind alle Zeichen schlecht. Eine Rechtfertigung für diesen Ansatz (für den Fall von Bäumen) könnte die Ähnlichkeit von Algorithmen zur Suche von Splitpunkten mit der Erkennung von Änderungspunkten einer Zeitreihe sein. In beiden Fällen wird in der Regel die Aufteilung einer einzelnen Stichprobe in zwei maximal unterschiedliche Teilstichproben angestrebt.

 
Ich bitte vielmals um Entschuldigung, aber warum können Fiches in einem solchen Fall nicht einfach durch das Modell an neuen Daten getestet werden?) ist Stabilität in Afrika.

Sie hat genau den gleichen orthodoxen Log-Verlust am Fenster wie die gegenseitige Information oder andere ähnliche Metriken.

Und in Bezug auf die Effizienz wird es ungefähr dasselbe sein, Unendlichkeit multipliziert mit Unendlichkeit, da 2 Zufallsreihen verglichen werden.

(с)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Ich bitte vielmals um Entschuldigung, aber warum können Sie in diesem Fall nicht einfach die Chips anhand neuer Daten durch das Modell überprüfen?) Stabilität ist Stabilität.
.

Sie hat genau den gleichen orthodoxen Log-Verlust in ihrem Fenster wie die gegenseitige Information oder andere ähnliche Metriken.

Und in Bezug auf die Effizienz wird es ungefähr dasselbe sein, unendlich multipliziert mit unendlich, da 2 Zufallsreihen verglichen werden.

(с)

Das ist schwer zu sagen. IMHO wird ein großes Fenster, das um ein Vielfaches größer ist als üblich, für die Analyse verwendet. Dann bauen wir einen Entscheidungsbaum darauf auf und fügen die Zeit als ein Merkmal hinzu. Wenn alles mit Zeitspalten beginnt, bezeichnen wir die anderen Zeichen als schlecht, als unbeständig. Selbst wenn diese Vorzeichen bei kleineren Fenstern plötzlich gut funktionieren, gibt es immer noch eine Instabilität, weil die Abhängigkeiten bei verschiedenen Fenstern sehr unterschiedlich sind.

 
Aleksey Nikolayev #:

Das ist schwer zu sagen. IMHO wird ein großes Fenster, das um ein Vielfaches größer ist als üblich, für die Analyse verwendet. Dann bauen wir einen Entscheidungsbaum darauf auf und fügen die Zeit als ein Merkmal hinzu. Wenn alles mit Zeitspalten beginnt, nennen wir die anderen Zeichen schlecht, instabil. Selbst wenn diese Zeichen auf kleineren Fenstern plötzlich gut funktionieren, gibt es immer noch Instabilität, weil die Abhängigkeiten auf verschiedenen Fenstern sehr unterschiedlich sein werden.

Ich verstehe das, man kann auch den Kausalwald betrachten. Übrigens habe ich mich noch nicht damit beschäftigt, aber wenn jemand das herausfindet, wäre es interessant, über Experimente damit zu lesen.
Ich verstehe den Ansatz von Sanych nicht :) er betrachtet den RMS-Fehler. Oder RMS in einem gleitenden Fenster.
Grund der Beschwerde: