Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3284

 
mytarmailS #:
¿Cuál es el coste financiero?

Mi tiempo y electricidad, por no hablar de la amortización del equipo.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Entonces, ¿cuál sería el resultado en las dos últimas muestras y por qué? ¿Si es tan obvio?

 
Amortización de equipos 😀
 
Aleksey Vyazmikin #:

Esta es tu hora, demuestra tus conocimientos, desenmascara al ignorante.

Tengo miedo incluso de empezar, no funcionó la última vez.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Tengo miedo de empezar, no funcionó la última vez.

¡Contrólate, respira hondo tres veces y sube al escenario!

¡Te saludamos!

 
Aleksey Vyazmikin #:

Contrólate, respira hondo tres veces y súbete al escenario.

¡Te saludamos!

Listo para actuar ante un público de 10.000 personas, con un buen amortiguador.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Estoy preparado para hablar ante un auditorio de 10.000 personas, con un buen colchón.

Por desgracia, no hay tal audiencia aquí. ¡Y yo que pensaba que querías complacerme y adularte a ti mismo!

Muy bien, así que tus conocimientos no te permiten predecir el resultado de mi último experimento... de acuerdo, lo pondremos así.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ay, aquí no hay tal público. Pensé que querías complacerme y halagarte a ti mismo.

Muy bien, entonces sus conocimientos no le permiten dar una predicción sobre el resultado de mi último experimento... Muy bien, entonces lo escribiremos.

Sigue cuantificando 😵‍💫
 
Maxim Dmitrievsky #:
Siga cuantificando 😵‍💫

¡Por fin un buen consejo!

 
Aleksey Vyazmikin #:

Y aquí está el resultado - las dos últimas columnas

Efectivamente, los resultados han mejorado. Podemos suponer que cuanto mayor sea la muestra, mejor será el resultado del entrenamiento.

Es necesario tratar de entrenar en 1 y 2 partes de la muestra de entrenamiento - y si los resultados no son mucho peores que en 2 y 3 partes, entonces el factor de la frescura de la muestra puede ser considerado menos significativo que el volumen.

Bueno - el entrenamiento está terminado, los resultados están por debajo de la tabla - las dos últimas columnas.


Podemos concluir provisionalmente que, efectivamente, el éxito del entrenamiento depende del tamaño de la muestra. Sin embargo, observo que los resultados de la muestra "-1p1-2" son comparables, e incluso mejores según algunos criterios, con los de la muestra"-1p2-3", mientras que para la muestra "0p1-2" los resultados son el doble de malos en cuanto al número de modelos que cumplen el criterio dado.

Ahora he ejecutado una muestra con cronología invertida, en la que la muestra de entrenamiento consiste en la muestra inicial examen+prueba+entrenamiento_p3, y la muestra de prueba es entrenamiento_p2, y examen es entrenamiento_p1. El objetivo es ver si es posible construir un modelo exitoso con datos más recientes que hubiera funcionado hace 10 años.

¿Cuál crees que será el resultado?