Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3378

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Maxim Dmitrievsky #:
FF no es nada en absoluto, nada depende de ello.
Lo más probable es que se trate de un malentendido terminológico. Pero la recepción del arco iris es palpable.
 
fxsaber #:
Lo más probable es que se trate de un malentendido terminológico. Pero la recepción del arco iris fue perceptiva.
o la pregunta se formuló incorrectamente
Muchas personas por alguna razón creen que han llegado a una sesión a un psíquico o psicólogo :)
Hay otra categoría que piadosamente creen que a partir de la opinión es muy importante
 
Maxim Dmitrievsky #:
FF no es nada en absoluto, nada depende de él. Sólo hace coincidir las entradas con las salidas deseadas. No veo qué tiene que ver con la robustez.

Función de aptitud - traducción literal "función de salud", o función de aptitud, función de adaptabilidad. Es decir, es una forma de evaluar algunas acciones individuales o todo el modelo. También llamada función de evaluación, se aplica integralmente o por separado a elementos individuales del sistema en forma de métricas.

En estadística: robustez (de robusto - "fuerte", "sólido", "firme", "estable") - propiedad de un método estadístico que caracteriza la independencia de la influencia de diversos tipos de valores atípicos sobre el resultado del estudio, la resistencia a las interferencias. Método robusto: método destinado a identificar valores atípicos, reducir su influencia o excluirlos de la muestra.

Aplicada al modus operandi y al comercio, la robustez es la capacidad de un modelo (o ST) para demostrar indicadores sobre nuevos datos, indicadores similares a los de la "muestra de entrenamiento".

Para evaluar la robustez de un modelo, se utilizan diversas métricas, puntuaciones, funciones de influencia, es decir, se utiliza la función de aptitud.

En otras palabras, la función de aptitud es una caracterización descriptiva de lo que se quiere obtener. Si el objetivo es obtener un modelo robusto, entonces necesitamos estimar la robustez, componer una función de fitness de robustez. Necesitamos la máxima robustez posible (fiabilidad, estabilidad), por lo que necesitamos esa característica descriptiva, la función de aptitud, cuyo máximo corresponderá a la máxima robustez.


Espero que ahora esté claro para todos cómo se relaciona la función de aptitud con la robustez.

Ejemplos de funciones de aptitud:

Media de las notas de un colegio. Puede aplicarse como nota media normal o ponderada como en algunos países.

Aceleración centrífuga máxima admisible como estimación en el diseño de carreteras, incluidas las vías férreas.

A continuación, como deberes, puedes continuar con los ejemplos de funciones de fitness por tu cuenta, para entender qué es y para qué se utiliza.

 

La actitud negativa ante las nociones de optimización y funciones de aptitud se debe a que el uso de funciones de aptitud muy simples, como el equilibrio, está muy extendido. Este es un ejemplo de cómo la función de aptitud "equilibrio final" elegida como evaluación no caracteriza en modo alguno la robustez de la ST.

La función de aptitud es un método de evaluación, nadie ni nada prohíbe utilizar cualquier método, no sólo los que vienen dados por defecto por los tíos.

 
fxsaber #:

La naturaleza de la curva de beneficios no cambia por OOS: Tamaño(OOS_Izquierda) = Tamaño(OOS_Derecha) = Tamaño(Muestra). En general, un resultado que no se puede pasar por.

Probablemente se necesiten pruebas de estrés))))) Modelización de cisnes negros para TC)

 
Andrey Dik #:

Función de aptitud es una traducción literal de "función de salud", o función de aptitud, función de adaptabilidad. Es una forma de evaluar algunas acciones individuales o todo el modelo. También se denomina función de evaluación, aplicada de forma integral o separada a elementos individuales del sistema en forma de métricas.

En estadística: robustez (de robusto - "fuerte", "sólido", "firme", "estable") - propiedad de un método estadístico que caracteriza la independencia de la influencia de diversos tipos de valores atípicos sobre el resultado del estudio, la resistencia a las interferencias. Método robusto: método destinado a identificar valores atípicos, reducir su influencia o excluirlos de la muestra.

En el caso del MO y el trading, la robustez es la capacidad de un modelo (o TS) para demostrar indicadores sobre nuevos datos, indicadores similares a los de la "muestra de entrenamiento".

Para evaluar la robustez de un modelo, se utilizan diversas métricas, puntuaciones, funciones de influencia, es decir, se utiliza la función fitness.

En otras palabras, la función de aptitud es una caracterización descriptiva de lo que se quiere obtener. Si el objetivo es obtener un modelo robusto, entonces necesitamos estimar la robustez, componer una función de fitness de robustez. Necesitamos la máxima robustez posible (fiabilidad, estabilidad), por lo que necesitamos esa característica descriptiva, una función de aptitud, cuyo máximo corresponderá a la máxima robustez.


Espero que ahora esté claro para todos cómo se relaciona la función de aptitud con la robustez.

Ejemplos de funciones de aptitud:

Promedio de notas en una escuela. Puede aplicarse como nota media normal o ponderada, como en algunos países.

Aceleración centrífuga máxima admisible como estimación en el diseño de carreteras, incluidas las vías férreas.

A continuación, como deberes, puedes continuar con los ejemplos de funciones de aptitud por tu cuenta, para entender qué es y para qué se utiliza.


¡Teórico! ¡Te has equivocado de libro y estás ensuciando el hilo con cosas fuera de tema!

Aquí tienes ejemplos de funciones de fitness específicas:

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)

Aquí hay otro para 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, ...)

Todo está escrito, sólo tienes que aprender a usarlo. Y si aprendes a usar paquetes de R, entonces no podrás escribir tonterías como "cómo la función de fitness está relacionada con la robustez" - la robustez en MO es un problema aparte y muy serio.

Empieza a usar R y todo caerá en su lugar y sorprenderás al público local con ejemplos de clasificación con menos del 20% de error y "robustez" fuera del archivo de entrenamiento.

 
Los términos mal definidos son evil)))))
 


 
СанСаныч Фоменко #:

Una vez más, la función de adecuación es un método de estimación del modelo. La robustez del modelo dependerá de la función de aptitud que se elija para la estimación de la robustez.

La robustez también puede considerarse una estimación del modelo. La robustez es la evaluación de la capacidad del modelo para funcionar con nuevos datos, es decir, es la función de aptitud que hay que maximizar.

No creo que se trate de conceptos muy complejos y difíciles de comprender, por lo que resulta sorprendente la cantidad de conceptos erróneos que existen sobre este tema.

Las evaluaciones, la función de aptitud, pueden ser escalonadas, y cada escalón controla métricas distintas. Pero, por alguna razón, mucha gente percibe la función de aptitud como algo resumido, "por encima".

 
Valeriy Yastremskiy #:
Los términos no establecidos son malvados))))))
Los términos inventados sobre los establecidos son malvados))))


La base teórica del interlocutor queda clara de inmediato....
Si lee al menos unos cuantos libros sobre el tema, entonces no querrá armarse con términos generalmente aceptados, los mejores patrones....

Y si el interlocutor inventa su propia terminología, construye sus propias bicicletas en el código, se nota inmediatamente
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