Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1395

 
Maxim Dmitrievsky:

So funktioniert das nicht, es gibt eine schräge 45g-Linie, keine horizontale.

Zählen Sie nicht die Abweichungen... auch vorgeschlagen, dass Sie nicht wissen, was))
Diehorizontale Linie ist real Null, nur um das zu verdeutlichen.
Auf der linken Seite sind alle darunter (50 Geschäfte) im Gewinn, alle darüber (10 Geschäfte) im Verlust. Auf der rechten Seite verhält es sich umgekehrt.
 
elibrarius:
Die horizontale Linie ist der Nullpunkt des tatsächlichen Ergebnisses, nur um besser sichtbar zu sein.
Auf der linken Seite ist alles, was darunter liegt (50 Einheiten), im Gewinn, alles, was darüber liegt (10 Einheiten), im Verlust. Auf der rechten Seite ist es genau andersherum.

ist das Verhältnis der aktuellen Werte zu den vorhergesagten Werten, die Linie wird in einem Winkel von 45 Grad durch die Wolke gezogen, wobei die Stichprobe gerade bei Null zentriert wird. Die Abweichung ist hier sehr groß.

Sie hätten auch einfach den durchschnittlichen Fehler des Modells angeben können

Schule für Kinder.
 
Maxim Dmitrievsky:

ist das Verhältnis der aktuellen Werte zu den vorhergesagten Werten, die Linie wird in einem Winkel von 45 Grad durch die Wolke gezogen, wobei die Stichprobe gerade bei Null zentriert wird. Die Abweichung ist enorm

Kindergarten ist kürzer
Auf den Achsen sehe ich Real und Predict. Nicht das Verhältnis.
 
elibrarius:
Ich sehe Real und Predict in den Achsenbeschriftungen. Nicht das Verhältnis.

Verärgern Sie mich nicht ) verbinden Sie die Vorhersagewerte und die realen Werte mit einem Gitter, es gibt eine Diagonale

oder Google Streudiagramm

 
Maxim Dmitrievsky:

Don't piss me off ) verbinden Sie das Raster der Prädikate und realen Werte, es gibt eine Diagonale

oder Google Streudiagramm

Ruhig)
Ich kann Sie nicht verstehen. Zeichnen Sie Ihre Vorstellung davon, wo die Vorhersagen in diesem Bild zutreffen und wo nicht.
Oder warten Sie darauf, dass Jura Ihnen erklärt, was auf seinem Bild zu sehen ist.
 
elibrarius:
Ruhig)
Ich kann Sie nicht verstehen. Zeichnen Sie Ihre Vorstellung davon, wo die richtigen Vorhersagen in diesem Bild sind und wo nicht.
Oder warten Sie auf Jura - lassen Sie ihn erklären, was auf seinem Bild zu sehen ist.

richtige Vorhersagen liegen auf der Linie, alles andere ist ein Fehler

Berechnen Sie das Quadrat der Abweichung von der Linie und Sie erhalten den NS-Fehler

je kleiner der Fehler, desto kleiner die Streuung um die Linie

 
Maxim Dmitrievsky:

die richtigen Vorhersagen liegen auf der Linie, alles andere sind Fehler

Ich strebe nicht nach der absoluten Korrektheit einer Vorhersage. Für mich sind alle Geschäfte, die einen Gewinn gebracht haben, korrekt.
Beispiele:


1) vorhergesagt -10 bekam -8 - das ist ein ausgezeichneter Gewinn, überhaupt kein Fehler
2) Sie sagten -4,8 voraus und erzielten -13 - viel mehr Gewinn als vorhergesagt.
3) vorausgesagt -3,5 bekam +5, es wird ein Verlust sein - das ist ein Fehler. Wie alle Punkte auf der linken Seite und über 0. Nur sie werden einen Verlust machen und der Handel auf sie ist ein Fehler.

 
elibrarius:

Ich strebe keine absolute Korrektheit der Vorhersagen an. Richtig sind für mich all jene, die einen Gewinn gemacht haben.
Beispiele:


1) vorhergesagt -10 bekam -8 - das ist ein ausgezeichneter Gewinn, überhaupt kein Fehler
2) Sie sagten -4,8 voraus und erhielten -13 - ein viel größerer Gewinn als vorhergesagt.
3) vorausgesagt -3,5 bekam +5, es wird ein Verlust sein - das ist ein Fehler. Wie alle Punkte auf der linken Seite und darüber 0

mnde...

Würstchen am Spieß wären sinnvoller

Ein robustes Modell sieht zum Beispiel so aus (erstes Google-Bild)


 
elibrarius:

Bringen wir dem perseprtron von alglib das Vorlernen bei, ja?

jedes Mal, wenn eine neue Schale läuft, werden die Gewichte zufällig verteilt, entfernen Sie die Zufallsgenerierung und versuchen Sie, vorzulernen, wie Sie es in allen normalen Paketen tun können

Können Sie sich vorstellen, wie viele interessante Dinge man damit machen kann?

 
Maxim Dmitrievsky:

Bringen wir dem perseprtron von alglib das Vorlernen bei, ja?

jedes Mal, wenn eine neue Schale läuft, werden die Gewichte zufällig verteilt, entfernen Sie die Zufallsgenerierung und versuchen Sie, vorzulernen, wie Sie es in allen normalen Paketen tun können

sehen, wie viele interessante Dinge man damit machen kann?

Ich stehe auf Wälder. Wenn ich zum NS zurückkehre, dann nicht für lange Zeit. Ich habe bereits ein Jahr damit verbracht.
Grund der Beschwerde: