Discusión sobre el artículo "Los bosques aleatorios predicen las tendencias" - página 8
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no, no está claro - no tengo un gato y dudo que la temperatura de cualquier mascota sea relevante para la información forex.
Por cierto, doy el 100% de que la dinámica de la temperatura del gato tendrá una correlación no nula con la serie de precios de un instrumento financiero
Bueno, antes has afirmado que todos los datos tienen poder predictivo. Por supuesto, estamos hablando de predecir los mercados financieros.
Si la potencia de cálculo de nuestros ordenadores lo permitiera, podríamos utilizar toda la información disponible, incluida la temperatura del gato. Simplemente se eliminaría en el proceso de cálculo. Pero como los recursos son limitados, tenemos que utilizar nuestra propia cabeza.En cuanto a la correlación, el hecho de que sea distinta de cero es un hecho, rara vez puede ser cero, pero es casi cero. En general, cómprate un gato, ponle un termómetro y compruébalo )) A lo mejor tienes suerte y te hace rico ).
Ahora bien, antes ha dicho que todos los datos tienen poder predictivo. Por supuesto, estamos hablando de predecir los mercados financieros.
Si la potencia de cálculo de nuestros ordenadores nos permitiera utilizar toda la información disponible, incluida la temperatura del gato, simplemente se descartaría en el proceso de cálculo. Pero como los recursos son limitados, tenemos que utilizar nuestra propia cabeza.Sobre la correlación, el hecho de que sea distinta de cero - no hace falta decirlo, cero en general puede ocurrir raramente. Pero casi cero. En general, cómprate un gato, ponle un termómetro y compruébalo )) A lo mejor tienes suerte y te hace rico )
estas mintiendo - me cito a mi mismo"Te doy la respuesta a tu pregunta - hay cierto "poder predictivo" en todos los datos. ¿entonces? Hay algún tipo de información en todos los datos forex".
Si usted tiene un conjunto de cientos de miles de observaciones - la cuestión de la potencia de los ordenadores sería relevante.
mientes - me cito a mi mismo"Te doy la respuesta a tu pregunta - hay cierto "poder predictivo" en todos los datos. ¿Entonces? Hay algún tipo de información en todos los datos de forex".
carne:
anteriormente afirmaste que hay poder predictivo en todos los datos
¿Y cuál es la mentira?
¿Y cuál es la mentira?
Me he descodificado en la segunda frase.
Es decir, ¿información = poder predictivo? ¿Cómo puedes estar tan seguro de eso? Si te digo algunos de los "datos de forex", ¿puedes predecir el precio por ello?
No sólo hay forex, sino también mercados de valores, mercados de materias primas y muchas otras cosas.... Todo está interconectado.
faa1947:
Aquí tengo una docena de clientes. Antes de comunicarse conmigo todos estaban alegres y contentos, pero ahora están tristes y pensativos.
faa1947, por favor, muestre cómo funciona su modelo en el siguiente ejemplo. La primera columna es la serie modelizada, la segunda y la tercera son los predictores. ¿Cuál es el poder predictivo de estos predictores?
¿Cuál es el poder predictivo de estos predictores?
Aparentemente, los números no son aleatorios. Lo he comprobado de forma muy sencilla: he generado tres filas de 40 al azar y les he aplicado neuronka. Con datos aleatorios, la capacidad de generalización es notablemente peor que con los datos mencionados.
Me interesarían diferentes enfoques algorítmicos universales para determinar el poder predictivo de estos dos predictores. La econometría, la neurónica y las redes profundas son bienvenidas. Muéstrenos lo que pueden hacer. Puedes mostrar algún parámetro que caracterice dicha capacidad predictiva de estos predictores (coeficiente de correlación, información mutua, RMS y otros inventos) o mostrar la comparación de la salida del modelo y las series simuladas.
Llevé la muestra a una forma adecuada para la clasificación binaria, es decir, para calcular la variable dependiente para ver si está por encima de cero o por debajo (archivo CSV en el archivo adjunto), busqué con libVMR y obtuve este modelo:
/**
* La calidad de la modelización:
*
* VerdaderosPositivos: 9
* VerdaderosNegativos: 11
* FalsosPositivos: 0
* FalsosNegativos: 0
* Sensibilidad de la capacidad de generalización: 100.0%
* Especificidad de la capacidad de generalización: 100.0%
* Capacidad de generalización: 100.0%
*/
double x0 = 2.0 * (v0 + 0.96485) / 1.900503 - 1.0;
double x1 = 2.0 * (v1 + 1.00814) / 2.399897 - 1.0;
y = 0,12981203254657206 + 0,8176828303879957 * x0 + 1,0 * x1 -0,005143248786272694 * x0 * x1;
Se revela el secreto de la "alta generalizabilidad" de tu muestra: el valor de la primera columna es la suma de los valores de las otras dos columnas.