Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1356
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Probado un conjunto de mis predictores en EURRUB y SBRF, la UE vierte un poco desagradable
La formación:
Validación:
Prueba:
Por otra parte, Sber ha complacido en general - hay mucho para elegir
La formación:
Validación:
Prueba:
Intervalos de eventos 2014-2019 prueba para 2018 - acta.
Por supuesto, no hay muchos acuerdos y probablemente la mayoría de los predictores pueden ser descartados, pero sigue siendo un resultado interesante, en mi opinión.
Debo añadir que el balance de errores del EURRUB parece bastante bueno - aparentemente los beneficios no cubren las pérdidas - el par está demasiado nervioso...
Oleg, déjalo ya. El camarada es demasiado listo, y lleva una semana tratando de hacer entender que hasta que papá no se caiga por las escaleras, no podemos decir nada sobre el espectro de sus declaraciones sobre el tema, ya que no existen.
Sí, es inútil.
Oleg, déjalo ya. El camarada es demasiado listo, y lleva una semana intentando hacernos entender que hasta que papá no se caiga por las escaleras, no podemos decir nada sobre el espectro de sus declaraciones sobre el tema, ya que no existen.
Los radioaficionados evitan pensar tanto en el cálculo como en el cálculo. Estadísticamente, las caídas por las escaleras suelen ser la causa de la muerte, lo que hace imprevisible la propia existencia de declaraciones de la persona que se ha caído.
Los radioaficionados evitan pensar tanto en el cálculo como en el cálculo. Estadísticamente, las caídas por las escaleras suelen ser la causa de la muerte, lo que hace imprevisible la existencia misma de los pronunciamientos del caído.
El radioaficionado ha trabajado toda su vida en una peligrosa industria radiactiva, custodiaba las cabezas nucleares, de ahí el vívido surrealismo de su discurso.
Por cierto, Maxim, hice un balance de muestras para diferentes situaciones (significativas para la estrategia) para Si, efectivamente el aprendizaje en las muestras de prueba y validación ha mejorado - la precisión ha aumentado en la muestra de validación en alrededor de 5-7%, pero según los datos preliminares en la muestra de prueba los resultados han empeorado ligeramente en términos monetarios. Creo que este método es muy correcto para los modelos estacionarios, pero en los casos de un modelo de mercado cambiante puede no ser del todo correcto, pero no es la opción final todavía - voy a ver un par de miles de modelos y puede tomar una decisión final.
Un radioaficionado ha trabajado toda su vida en una peligrosa producción radiactiva, vigilando ojivas, de ahí el vívido surrealismo de sus discursos
Hace dudar de la validez de la paridad nuclear)
Por cierto, Maxim, hice un balance de muestras para diferentes situaciones (significativas para la estrategia) para Si, efectivamente el aprendizaje en las muestras de prueba y validación ha mejorado - la precisión ha aumentado en la muestra de validación en alrededor de 5-7%, pero según los datos preliminares en la muestra de prueba los resultados han empeorado ligeramente en términos monetarios. Creo que este método es muy correcto para los modelos estacionarios, pero en los casos de cambio de modelo de mercado puede no ser del todo correcto, pero de momento no es la opción definitiva - haré un par de miles de modelos y entonces podremos tomar una decisión definitiva.
A continuación hay que pensar en cómo equilibrar todo lo demás. Si no tiene un buen equilibrio, el modelo no aprenderá nada, además catbusto que evalúa por su validez.
entonces hay que pensar en cómo equilibrar todo lo demás. En cualquier caso, si la bandeja y la validación no están equilibradas, entonces el modelo no está entrenado en nada, especialmente catbust, que evalúa todo en función de la validación.
Por la validación se detiene, lo que significa que si el muestreo posterior se parece más a la validación que al entrenamiento, no estaremos aprendiendo algo que no se repetirá. Otra cosa es que a menudo hay árboles basura intermedios entre la mejora de las lecturas de validación y la formación propiamente dicha: hay que eliminarlos...
La pregunta principal aquí es si el pasado se repite pronto, cómo está cambiando el presente, a qué velocidad o saltos - las respuestas a estas preguntas darían mucha información sobre la mejor manera de construir una muestra.
El principal problema es la falta de datos, tengo menos de 10 cadenas para entrenar y validar.
Bueno, el principal problema es la falta de datos, tengo menos de 10 cadenas para entrenar y validar.
Eso es muy poco, sobre todo si no sabes lo que buscas. E incluso si lo haces, no sabes lo que hay ahí fuera.
Palabras generales, por supuesto, pero hay que buscar algo que esté en todas partes y que se repita siempre y regularmente. De lo contrario, no puedes enseñarme.