Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3016
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Bäume hingegen werden unabhängig voneinander gebaut, und die Antworten werden dann in den Blättern gewogen. Ich habe nicht mit einem Wald gearbeitet, sondern mit einem einzelnen Baum. Ich habe noch nie von einem Wald mit Genetik gehört.
Oh, richtig, dann ist es sinnlos, Wald zu verwenden.
Und was ist der Unterschied zwischen einem genetischen Baum und einem normalen Baum, was sind die Vorteile?
Sie haben einen Wald. Gewichten Sie das Modell nach der Erstellung neu? Oder nehmen Sie einfach den Durchschnittswert der aktivierten Blätter?
Das ist der Punkt: Bei der Auswahl eines Blattes berücksichtige ich die Stabilität und Gleichmäßigkeit der Antwortverteilung im Verlauf der Geschichte. Ich bilde zweidimensionale Indikatoren und bewerte sie in ihrer Gesamtheit. Daher sind Blätter ohne Antworten für mich ein extrem seltenes Ereignis.
Ich habe den Eindruck, dass man problemlos Blätter speichern könnte, indem man Tausende von Bäumen erstellt und nur mit ihnen arbeitet.
Wenn der Durchschnitt aller Bäume über dem erforderlichen Wert liegt, verwende ich ihn für die Gleichgewichtsberechnungen.
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Wie messen Sie die Gleichmäßigkeit? Abweichung von einer geraden Linie zwischen dem ersten und dem letzten Ausgleichspunkt? Und sollte die Gesamtsumme vielleicht mit dem Gleichgewicht multipliziert werden?
Oh, ja, dann ist es sinnlos, Forrest zu benutzen.
Was ist der Unterschied zwischen einem genetischen Baum und einem normalen Baum, was sind die Vorteile?
Der Unterschied besteht darin, dass nicht der beste Prädiktor-Split verwendet wird, sondern verschiedene Varianten des besten. Auf diese Weise werden die Splits sequentiell vorgenommen, und der Erfolg derAuswertung wird auf demBlatt ermittelt, wenn ich den Algorithmus richtig verstehe. Ab der erfolgreichen Generierung werden Prädiktoren, die näher am Blatt liegen, abgeschnitten, und die Konstruktion wird erneut versucht. Ich kann den Algorithmus selbst nicht im Detail analysieren - ich bin nicht der Autor. Aber der Idee nach ist dieser Ansatz besser als die Zufallsgenerierung in der Theorie.
Ja. Manchmal verwende ich 1 Baum für die Geschwindigkeit. Jetzt verwende ich meist mehrere Bäume.
Wenn der Durchschnitt aller Bäume > gewünscht ist, verwende ich ihn für die Gleichgewichtsberechnungen.
Wie messen Sie die Gleichmäßigkeit? Abweichung von einer geraden Linie zwischen dem 1. und dem letzten Bilanzpunkt? Und sollte die Summe vielleicht mit dem Gleichgewicht multipliziert werden?
Soweit ich mich erinnere, wird die Stichprobe nach Jahren unterteilt und eine Bilanz nach Finanzindikatoren erstellt, jede Bilanz wird nach verschiedenen Metriken bewertet, einschließlich des von Ihnen genannten Themas, es gibt Toleranzkriterien, und wenn in allen Abschnitten (in meinem Fall Jahre) alles gut ist, dann wird das Blatt in die Blattbasis aufgenommen.
Soweit ich mich erinnere, wird die Stichprobe nach Jahren unterteilt und eine Bilanz nach Finanzindikatoren erstellt, jede Bilanz wird nach verschiedenen Metriken bewertet, einschließlich des von Ihnen genannten Themas, es gibt Zulassungskriterien, und wenn alles für alle Parzellen (in meinem Fall Jahre) gut ist, dann wird das Blatt in die Blattbasis aufgenommen.
Was hat das mit einem einzelnen Blatt zu tun? Die Beispiele im Blatt beschreiben nicht gleichmäßig das ganze Jahr, sondern zum Beispiel 2 Beispiele im Januar, 27 im Februar und 555 im Dezember.
Nimmt man die Bilanzlinie von allen Blättern als Grundlage, dann ist im Dezember für dieses Blatt offensichtlich das Hauptwachstum und die Abweichung von einer geraden Linie wird sehr stark sein.
Nimmt man die Bilanzlinie von nur diesem einen Blatt als Grundlage, kann man zwar eine Gleichmäßigkeit erreichen, aber die Beteiligung an der Gesamtgleichmäßigkeit ist schwer zu bestimmen.
Was hat 1 separates Blatt damit zu tun? Die Beispiele in einem Blatt beschreiben nicht gleichmäßig das ganze Jahr, sondern zum Beispiel 2 Beispiele im Januar, 27 im Februar und 555 im Dezember.
Wenn wir die Bilanzlinie aus allen Blättern als Grundlage nehmen, dann wird im Dezember für dieses Blatt offensichtlich das Hauptwachstum sein und die Abweichung von einer geraden Linie wird sehr stark sein.
Nimmt man die Bilanzlinie von nur diesem einen Blatt als Grundlage, so kann man zwar eine Gleichmäßigkeit erreichen, aber die Beteiligung an der Gesamtgleichmäßigkeit ist schwer zu bestimmen.
Natürlich haben wir es mit Intervallen zu tun, und je kleiner wir sie nehmen, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass es extrem wenige Beispiele gibt. Ich habe damals beschlossen, dass ein Jahr optimal wäre, damit der Bogen seine Wirksamkeit unter Beweis stellen kann. Im Allgemeinen ist es normal, dass es in einigen Monaten überhaupt keine Signale gibt, insbesondere wenn es Prädiktoren gibt, die die oberen TFs beschreiben.
Das Kombinieren von Blättern zu Ensembles ist eine separate Aufgabe.Eine Volksweisheit besagt, dass man den Wald vor lauter Bäumen nicht sehen kann. Aber ich frage mich, ob man den Baum sehen kann, wenn man durch die Blätter schaut? Ich frage nicht nach dem Wald.
Ist dies der einzige Algorithmus, den Sie kennen? Oder ist es der effizienteste? Warum sind Sie so darauf fixiert?
Das ist nur ein flüchtiger Gedanke.
Ich wünsche Ihnen viel Glück.
Eine Volksweisheit besagt, dass man den Wald vor lauter Bäumen nicht sehen kann. Ich frage mich, ob man einen Baum sehen kann, wenn man Blätter pflückt. Ich frage nicht nach dem Wald.
Ist dies der einzige Algorithmus, den Sie kennen? Oder ist es der effizienteste? Warum sind Sie auf ihn fixiert?
Das ist nur ein flüchtiger Gedanke.
Viel Glück!
1) Regeln können aus den hölzernen extrahiert und Statistiken von jedem berechnet werden, aus den HCs nicht
2) Hölzerne Menschen sind schnell lernfähig, NS nicht.
Wer hätte gedacht, dass man, wenn man den Kontext kennt, auch mit gleitenden Durchschnitten handeln kann)))))
Ein- und Ausstiegskurse werden von mashka und ohlc berechnet und von nichts anderem, wer hätte das gedacht? Ich jedenfalls nicht... aber alles kommt mit der Erfahrung.
Das Gehirn ist das stärkste MO (bis jetzt), denken Sie daran.