Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2368

Nuevo comentario
 
Vladimir Perervenko:
Accidentalmente leí un artículo con una afirmación que me sorprendió.Predictores, respuestas y residuos: ¿Qué es lo que realmente debe estar distribuido normalmente?

El pasaje sobre la regresión lineal delata al autor como una persona poco familiarizada con la teoría/matemática. Variante estándar de los supuestos para LR - las entradas son deterministas (por ejemplo, momentos de tiempo) y la distribución de las salidas depende de la distribución del ruido (y cada salida tendrá su expectativa dependiendo de la entrada y diferente de las demás).

Otra variante - si las entradas y salidas se toman de alguna distribución conjunta, la condición de aplicabilidad de un modelo de regresión lineal es aún más estricta - una distribución JUNICIPAL (bivariada, al menos) debe ser normal. Sin este supuesto, puede olvidarse del MOC.

 
Vladimir Perervenko:
He leído por casualidad un artículo con una afirmación sorprendente.Predictores, respuestas y residuos: ¿Qué es lo que realmente debe estar distribuido normalmente?

Algunas citas:

"A muchos científicos les preocupa la normalidad o no normalidad de las variables en el análisis estadístico. A menudo se expresan, publican o enseñan las siguientes opiniones y otras similares:

  • " Si quieres hacer estadística, todo tiene que tener una distribución normal .
  • " Hemos normalizado nuestros datos para que se ajusten al supuesto de normalidad .
  • " Convertimos nuestros datos en un registro ya que tenían una distribución muy sesgada" .
  • "Después de ajustar el modelo, comprobamos la homocedasticidad de los residuos .
  • " Utilizamos una prueba no paramétrica porque nuestros datos no se ajustaban al supuesto de normalidad .

Debido a que las redes exigen la normalización de los datos, la distribución normal y un montón de ajustes, me he pasado a los sistemas arbóreos. Recordarán los datos tal cual.

Y después de la denominación de la IA (en uno de los artículos para el común de la gente) como una base de datos basada en redes neuronales o árboles, comenzó a tratarlos exactamente como bases de datos, que en una celda (lista) puede almacenar múltiples líneas muy similares, es decir, al mismo tiempo y resumir. Al dividir el árbol hasta el último ejemplo, las celdas contendrán sólo las mismas filas sin generalizar, es decir, obtendrá una base de datos pura. Todavía tenemos que generalizar, así que dejamos de dividir las hojas antes de tiempo.

 
Vladimir Perervenko:

No se trata de imprimir, sino de generadores e iteradores.

Vladimir, ¿puedes explicar?

Si este paquete puede acelerar mi código sin cambiar este código, es muy interesante para mí, sólo dame un ejemplo de trabajo por favor

 
mytarmailS:

Vladimir, ¿puedes darme una explicación sobre?

Si este paquete puede acelerar mi código sin cambiar este código, es muy interesante para mí, sólo dame un ejemplo de trabajo por favor

Hay muchos ejemplos en el paquete. ¿No lo encuentras? Ver

> #  A generator statement creates a generator factory. The
> #  following generator yields two times and then returns `"c"`:
> generate_abc <- generator(function() {
+   yield("a")
+   yield("b")
+   "c"
+ })
> 
> #  Or equivalently:
> generate_abc <- generator(function() {
+   for (x in letters[1:3]) {
+     yield(x)
+   }
+ })
> 
> #  The factory creates generator instances. They are iterators
> #  that you can call successively to obtain new values:
> abc <- generate_abc()
> abc()
[1] "a"
> abc()
[1] "b"
> 
> #  Once a generator has returned it keeps returning `exhausted()`.
> #  This signals to its caller that new values can no longer be
> #  produced. The generator is exhausted:
> abc()
[1] "c"
> abc()
exhausted
> 
> #  You can only exhaust a generator once but you can always create
> # new ones from a factory:
> abc <- generate_abc()
> abc()
[1] "a"
> 
> 
> #  As generators implement the coro iteration protocol, you can use
> #  coro tools like `loop()`. It makes it possible to loop over
> #  iterators with `for` expressions:
> loop(for (x in abc) print(x))
[1] "b"
[1] "c"
> 
> #  To gather values of an iterator in a list, use `collect()`. Pass
> #  the `n` argument to collect that number of elements from a
> #  generator:
> abc <- generate_abc()
> collect(abc, 1)
[[1]]
[1] "a"

> 
> #  Or drain all remaining elements:
> collect(abc)
[[1]]
[1] "b"

[[2]]
[1] "c"

> 
> 
> #  coro provides a short syntax `gen()` for creating one-off
> #  generator _instances_. It is handy to adapt existing iterators:
> numbers <- 1:10
> odds <- gen(for (x in numbers) if (x %% 2 != 0) yield(x))
> squares <- gen(for (x in odds) yield(x^2))
> greetings <- gen(for (x in squares) yield(paste("Hey", x)))
> 
> collect(greetings)
[[1]]
[1] "Hey 1"

[[2]]
[1] "Hey 9"

[[3]]
[1] "Hey 25"

[[4]]
[1] "Hey 49"

[[5]]
[1] "Hey 81"

> 
> 
> #  Arguments passed to generator instances are returned from the
> # `yield()` statement on reentry:
> new_tally <- generator(function() {
+   count <- 0
+   while (TRUE) {
+     i <- yield(count)
+     count <- count + i
+   }
+ })
> tally <- new_tally()
> tally(1)
[1] 0
> tally(2)
[1] 2
> tally(10)
[1] 12
 
Vladimir Perervenko:

No se trata de generadores e iteradores.

¿De verdad? ))

 
Maxim Dmitrievsky

¿Va a publicar en el futuro un nuevo artículo sobre el comercio de pares basado en MO?

 
Evgeni Gavrilovi:

¿Va a publicar en el futuro un nuevo artículo sobre el comercio de pares basado en MO?

Sí, todavía no ha habido tiempo. Los artículos toman mucho tiempo para pensar en su plan, luego para programarlos

 
Maxim Dmitrievsky:

Sí, todavía no ha habido tiempo. Los artículos requieren mucho tiempo para pensar en su plan, luego para programar

¿Puedes añadir el script que abre las órdenes directamente en Python según esta estrategia?

 
Evgeni Gavrilovi:

¿Puedes entonces añadir al artículo un script que abra órdenes directamente en Python utilizando esta estrategia?

Sí, puedes hacerlo. Pero es más conveniente como Asesor Experto.

 
Maxim Dmitrievsky:

Sí, se puede hacer. Pero es más conveniente como asesor, ¿no?


Hay un artículo sobre hubra https://m.habr.com/ru/post/549202/, ¿qué te parece? ¿Se puede hacer algo práctico? Me interesa su opinión experta (y la de otros matemáticos).
1...236123622363236423652366236723682369237023712372237323742375...3399
Nuevo comentario
Razón de la queja: