Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3164
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Wie kann man suchen? Gehen Sie durch alle Chunks (z. B. 100 mal 5000 Seiten) und sehen Sie, wie erfolgreich die anderen 500.000 Zeilen dieses Modells vorhersagen?
Ja, Sie können Stichproben nach dem Zufallsprinzip ziehen, anstatt Chunks in einer Reihe, das ist korrekter.
Ich hatte Tränen in den Augen, so sehr habe ich gelacht.)
Ich bat Bard, auf Russisch zu schreiben, er schrieb mit einem Fehler, das kommt vor. Russisch ist nicht meine Muttersprache, ich benutze es nur hier im Wesentlichen...
und er hat mir geantwortet.)
Versteht ihr das?
Er fing an, mich zu trollen )))
Das ist einfach nur brutal))))
Er trollt dich nicht.
Du hast ruSki geschrieben - das ist "Russisch" auf Serbisch.
Deshalb schreibt er dir auf Serbisch.
Er verarscht Sie nicht.
Sie haben russki geschrieben - das ist serbisch für "Russe".
Deshalb schreibt er Ihnen auf Serbisch.
Ahh))))
Interessanter Artikel über Bäume und Verstärkungslernen in ihnen.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4760114/
Ich habe den Algorithmus mit Marktdaten getestet...
Der Algorithmus läuft stabil auf neuen Daten im Vergleich zu Forest....
der Algorithmus wird nicht neu trainiert, bei allen Validierungsproben ist das Ergebnis entweder besser als bei der Testprobe oder viel besser, ich habe keine schlechteren Ergebnisse gesehen....
Akurasi ist im Durchschnitt 2-4% besser als Forrest, d.h. wenn Forrest 0,58 hat, hat RLT ~ 0,62.
Wie auch immer, nach den ersten Tests ist der Algorithmus lohnenswert, aber es dauert lange, ihn zu lernen....
Selbst gemacht. Die Möglichkeiten zum Experimentieren sind unbegrenzt....
Ja, das stimmt. es macht keinen Sinn, über selbstgemachte zu diskutieren.
Warum sollte man Zeit mit selbstgemachten Algorithmen verschwenden? Es gibt Dutzende von nicht selbst erstellten Programmen mit Algorithmen, die praktisch von Millionen von Nutzern verwendet werden.....
den Algorithmus anhand von Marktdaten getestet.
Der Algorithmus arbeitet bei neuen Daten stabiler als Forest....
der Algorithmus trainiert nicht neu, bei allen Validierungsstichproben ist das Ergebnis entweder besser als bei der Teststichprobe oder viel besser, ich habe keine schlechteren Ergebnisse gesehen....
Akurasi ist im Durchschnitt 2-4% besser als Forrest, d.h. wenn Forrest 0,58 hat, hat RLT ~ 0,62.
Wie auch immer, nach den ersten Tests ist der Algorithmus lohnenswert, aber es dauert lange, ihn zu erlernen....
Nach ihrer Theorie soll es einige "starke" Merkmale geben, die gut funktionieren, und das Problem besteht darin, sie von den restlichen "schwachen" zu trennen. In ihrem Bereich, der Genetik, ist das wahrscheinlich der Fall. Aber unsere Situation ist offensichtlich anders - die Merkmale sind ungefähr gleich stark, oft kollinear, und ihre Stärke kann sich im Laufe der Zeit ändern.
Wenn es nur um die Auswahl informativer Merkmale ginge, wäre San Sanych mit seiner geheimen Methode schon längst Billionär geworden.)
Ihre Theorie geht davon aus, dass es einige "starke" Merkmale gibt, die gut funktionieren, und das einzige Problem darin besteht, sie von den übrigen "schwachen" zu trennen. In ihrem Bereich, der Genetik, ist dies wahrscheinlich der Fall. Aber unsere Situation ist eindeutig anders - die Merkmale sind ungefähr gleich stark, oft kollinear, und ihre Stärke kann sich im Laufe der Zeit ändern.
Wenn es nur um die Auswahl informativer Merkmale ginge, wäre San Sanych mit seiner geheimen Methode schon längst Billionär geworden.)
Nun, der Algorithmus funktioniert wirklich und ist stabiler und akurasi besser und kappa besser ... mit anderen Worten, er funktioniert besser ...
und er funktioniert sowohl nach 1000 neuen Beobachtungen als auch nach 20 000 ... und der Fehler ist entweder der gleiche oder besser.
die Vorzeichen sind in etwa gleich stark
Nun, und hier kann ich nicht zustimmen.
die Bedeutung dieses Algorithmus
Ja... es ist sinnlos, über selbstgemachte zu diskutieren.
Warum sollte man seine Zeit mit selbstgemachten Algorithmen verschwenden? Es gibt Dutzende von nicht selbst erstellten Programmen mit Algorithmen, die praktisch von Millionen von Nutzern verwendet werden.....
Ich diskutiere keine Pakete, ich biete nur an, Ideen zu diskutieren.
Denn ich kann experimentieren und Dinge tun, die nicht in diesen Algorithmen enthalten sind - Black Boxes.
Ich diskutiere keine Pakete, sondern schlage vor, nur Ideen zu diskutieren.