Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3378

[[Gelöscht]]

fxsaber #:

Unlogisch! Sätze hängen zum Beispiel von FF ab.

FF ist gar nichts, nichts hängt von ihm ab. Er gleicht lediglich Eingaben mit gewünschten Ausgaben ab. Ich verstehe nicht, was das mit Robustheit zu tun hat.

Ich habe vergessen, dass man im Optimierer die Transaktionen nicht so einstellen kann, wie man will, wahrscheinlich wird deshalb so viel Aufhebens um FF gemacht und ihm ein besonderes Aussehen oder eine heilige Bedeutung gegeben :).

[mytarmailS]

Renat Akhtyamov #:

Scrollen Sie nach unten zur Waage.

Mir geht es genau so

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:
FF ist gar nichts, nichts hängt davon ab.

Wahrscheinlich ein terminologisches Missverständnis. Aber der Regenbogenempfang ist spürbar.

[[Gelöscht]]

fxsaber #:
Wahrscheinlich ein terminologisches Missverständnis. Aber der Regenbogenempfang war einleuchtend.

oder die Frage wurde falsch gestellt

Viele Menschen glauben aus irgendeinem Grund, dass sie zu einer Sitzung zu einem Hellseher oder Psychologen gekommen sind :)

Es gibt eine andere Kategorie, die fromm glauben, dass aus der Stellungnahme ist sehr wichtig

[Andrey Dik]

Maxim Dmitrievsky #:
FF ist gar nichts, nichts hängt von ihm ab. Er gleicht lediglich Eingaben mit gewünschten Ausgaben ab. Ich verstehe nicht, was das mit Robustheit zu tun hat.

Fitnessfunktion - wörtliche Übersetzung "Gesundheitsfunktion", oder Fitnessfunktion, Anpassungsfunktion. D.h. sie ist eine Möglichkeit, einzelne Aktionen oder das gesamte Modell zu bewerten. Sie wird auch als Bewertungsfunktion bezeichnet und wird entweder integral oder separat auf einzelne Elemente des Systems in Form von Metriken angewendet.

In der Statistik: Robustheit (von robust - "stark", "kräftig", "fest", "stabil") - eine Eigenschaft einer statistischen Methode, die die Unabhängigkeit des Einflusses verschiedener Arten von Ausreißern auf das Ergebnis der Untersuchung, die Widerstandsfähigkeit gegen Störungen charakterisiert. Robuste Methode - eine Methode, die darauf abzielt, Ausreißer zu identifizieren, ihren Einfluss zu verringern oder sie aus der Stichprobe auszuschließen.

In der Anwendung auf MO und Handel ist die Robustheit die Fähigkeit eines Modells (oder TS), bei neuen Daten Indikatoren zu zeigen, die denen der "Trainingsstichprobe" ähnlich sind.

Um die Robustheit eines Modells zu bewerten, werden verschiedene Metriken, Scores, Einflussfunktionen, d.h. die Fitnessfunktion verwendet.

Mit anderen Worten, die Fitnessfunktion ist eine beschreibende Charakterisierung dessen, was erreicht werden soll. Wenn das Ziel darin besteht, ein robustes Modell zu erhalten, müssen wir die Robustheit abschätzen und eine Robustheits-Fitnessfunktion zusammenstellen. Wir brauchen die größtmögliche Robustheit (Zuverlässigkeit, Stabilität), also brauchen wir eine solche beschreibende Eigenschaft, eine Fitnessfunktion, deren Maximum der maximalen Robustheit entspricht.

Ich hoffe, es ist nun jedem klar, wie die Fitnessfunktion mit der Robustheit zusammenhängt.

Beispiele für Fitnessfunktionen:

Durchschnitt der Noten in einer Schule. Kann als normaler Notendurchschnitt oder gewichtet wie in einigen Ländern angewendet werden.

Maximal zulässige Zentrifugalbeschleunigung als Schätzwert bei der Planung von Straßen, einschließlich Eisenbahnen.

Als nächste Hausaufgabe können Sie die Beispiele für Fitnessfunktionen selbständig weiterführen, um zu verstehen, was eine Fitnessfunktion ist und wofür sie verwendet wird.

[Andrey Dik]

Die ablehnende Haltung gegenüber den Begriffen Optimierung und Fitnessfunktionen ist darauf zurückzuführen, dass die Verwendung sehr einfacher Fitnessfunktionen, wie z. B. der Balance, weit verbreitet ist. Dies ist ein Beispiel dafür, dass die als Bewertung gewählte Fitnessfunktion "Endbilanz" die Robustheit des TS in keiner Weise charakterisiert.

Die Fitnessfunktion ist eine Bewertungsmethode, niemand und nichts verbietet die Verwendung beliebiger Methoden, nicht nur derjenigen, die von den Onkeln vorgegeben wurden.

[Valeriy Yastremskiy]

fxsaber #:

Die Art der Gewinnkurve ändert sich durch OOS nicht: Size(OOS_Left) = Size(OOS_Right) = Size(Sample). Im Allgemeinen ein Ergebnis, das nicht übergangen werden kann.

Stresstests sind wahrscheinlich notwendig))))) Modellierung schwarzer Schwäne für TC)

[СанСаныч Фоменко]

Andrey Dik #:

Fitnessfunktion ist die wörtliche Übersetzung von "Gesundheitsfunktion", oder Fitnessfunktion, Anpassungsfunktion. Sie ist eine Möglichkeit, einzelne Aktionen oder das gesamte Modell zu bewerten. Sie wird auch als Bewertungsfunktion bezeichnet, die entweder integral oder separat auf einzelne Elemente des Systems in Form von Metriken angewendet wird.

In der Statistik: Robustheit (von robust - "stark", "kräftig", "fest", "stabil") - eine Eigenschaft einer statistischen Methode, die die Unabhängigkeit des Einflusses verschiedener Arten von Ausreißern auf das Ergebnis der Studie, die Widerstandsfähigkeit gegen Störungen charakterisiert. Robuste Methode - eine Methode, die darauf abzielt, Ausreißer zu identifizieren, ihren Einfluss zu verringern oder sie aus der Stichprobe auszuschließen.

Im Fall von MO und Handel ist die Robustheit die Fähigkeit eines Modells (oder TS), bei neuen Daten Indikatoren zu zeigen, die denen der "Trainingsstichprobe" ähnlich sind.

Um die Robustheit eines Modells zu bewerten, werden verschiedene Metriken, Scores, Einflussfunktionen, d.h. Fitnessfunktionen verwendet.

Mit anderen Worten, die Fitnessfunktion ist eine beschreibende Charakterisierung dessen, was erreicht werden soll. Wenn das Ziel darin besteht, ein robustes Modell zu erhalten, müssen wir die Robustheit abschätzen und eine Robustheits-Fitnessfunktion zusammenstellen. Wir brauchen die größtmögliche Robustheit (Zuverlässigkeit, Stabilität), also brauchen wir eine solche beschreibende Eigenschaft, eine Fitnessfunktion, deren Maximum der maximalen Robustheit entspricht.

Ich hoffe, es ist jetzt jedem klar, wie die Fitnessfunktion mit der Robustheit zusammenhängt.

Beispiele für Fitnessfunktionen:

Durchschnitt der Noten in einer Schule. Er kann als normale Durchschnittsnote oder gewichtet, wie in einigen Ländern, angewendet werden.

Maximal zulässige Zentrifugalbeschleunigung als Schätzwert bei der Planung von Straßen, einschließlich Eisenbahnstrecken.

Als nächste Hausaufgabe können Sie die Beispiele für Fitnessfunktionen selbständig weiterführen, um zu verstehen, was sie sind und wofür sie verwendet werden.

Theoretiker! Du hast die falschen Bücher gelesen und verschmutzt den Thread mit themenfremdem Zeug!

Hier sind Beispiele für spezifische Fitnessfunktionen:

ada(x, y,test.x,test.y=NULL, loss=c("exponential","logistic"),
                      type=c("discrete","real","gentle"),iter=50, nu=0.1, bag.frac=0.5,
                      model.coef=TRUE,bag.shift=FALSE,max.iter=20,delta=10^(-10),
                      verbose=FALSE,...,na.action=na.rpart)

Hier ist eine weitere für NS

nnet(x, y, weights, size, Wts, mask,
     linout = FALSE, entropy = FALSE, softmax = FALSE,
     censored = FALSE, skip = FALSE, rang = 0.7, decay = 0,
     maxit = 100, Hess = FALSE, trace = TRUE, MaxNWts = 1000,
     abstol = 1.0 e-4, reltol = 1.0 e-8, ...)

Alles ist geschrieben, man muss nur lernen, wie man es benutzt. Und wenn du lernst, wie man Pakete von R benutzt, dann wirst du nicht in der Lage sein, so einen Unsinn zu schreiben wie "wie die Fitnessfunktion mit der Robustheit zusammenhängt" - Robustheit in MO ist ein separates und sehr ernstes Problem.

Fangen Sie an, R zu benutzen, und alles wird sich einrenken, und Sie werden die lokale Öffentlichkeit mit Beispielen von Klassifizierung mit weniger als 20% Fehler und "Robustheit " außerhalb der Trainingsdatei überraschen .

[Valeriy Yastremskiy]

Lose definierte Begriffe sind böse)))))

[[Gelöscht]]