L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1781
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Je n'ai pas supprimé la date - je ne l'ai simplement pas enregistrée pour qu'elle prenne moins de place dans le fichier - pourquoi en auriez-vous besoin ?
Le temps est un signe indirect de la volatilité, qui est saisonnière dans le temps, il y a des heures de trading actif et des heures de trading passif.
Ne pouvez-vous pas enregistrer les prédicteurs séquentiellement dans un fichier et les télécharger ensuite pour la formation ?
Eh bien, vous pouvez le faire, mais pour entraîner le modèle, vous devrez charger la matrice dans l'environnement, et ce sera la fin de tout cela )) ou plutôt avant, au stade de la formation de la matrice avec les prédicats
Mon échantillon d'entraînement fait environ un gigaoctet maintenant - CatBoost peut facilement le gérer, mais je ne me risquerais pas à construire un arbre génétique en R...
Wow un concert n'est pas petit, je me demande combien de traits vous avez ?
Quel genre d'arbre génétique ?
1) Utilisez-vous le volume, ou est-ce si pratique avec le volume ?
2)N'avez-vous pas besoin des paramètres ZZ pour ajuster les prédicteurs ?
3) Je ne comprends pas la distorsion des données - devez-vous décaler les données de sorte qu'à la mesure zéro vous connaissiez toutes les données de la mesure ? Si oui, n'avez-vous pas un coup d'œil à la barre de zéro ?
1) juste )
2) comment c'est ? Et comment ajuster les prédicteurs pour la ZZ ?
3) Le chandelier est en train de s'ouvrir ou quelque chose comme ça, il est déjà déformé, il devrait être fermé, et il y a beaucoup de questions, comment faire la cible et ainsi de suite (pas besoin de s'inquiéter), si vous changez quelque chose pour vous, vous devriez toujours laisser l'original pour les autres.
Je suis en train de finaliser le MOS sur le clustering. Le fait de se baser uniquement sur les clusters n'est pas une bonne méthode d'apprentissage, je vais ajouter des fonctionnalités par paliers.
un autre exemple
Je suis en train de finaliser le MOS sur le clustering. Le fait de se baser uniquement sur les clusters n'est pas une bonne méthode d'apprentissage, je vais ajouter des fonctionnalités par paliers.
un autre exemple
Qu'y a-t-il sur les graphiques ?
Avez-vous un bilan sur les graphiques avec et sans incréments ?
Qu'y a-t-il sur les graphiques ?
comme avec et sans incréments ? sur les graphiques l'équilibre ?
Trace et test, équilibre en pips.
Pas d'incréments, toutes les grappes.
les incréments ne donnent rien
stage et test, solde en pips
pas d'incréments, tous les clusters
les incréments ne donnent rien
Essayez d'"éclaircir" les grappes, c'est-à-dire que vous pouvez laisser tomber les longues grappes...
Par exemple, vous avez un vecteur de clusters qui est basé sur le prix, le prix est "P" cluster "C".
le prix est R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R
cluster number 11111111122222222221111111111111112222222222222
ne laisser que les transitions de cluster à cluster
prix - R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R
cluster number 1111111112222222222111111111111111222222222222222
R R
2 1 2
Si nous éliminons tous ces points de friction, nous pourrions nous débarrasser du bruit et réduire considérablement l'échantillonnage.
Essayez, je l'ai fait une fois avec hmm
Essayez d'éclaircir les grappes, c'est-à-dire que vous pouvez laisser tomber le blocage des longues grappes...
Par exemple, vous avez un vecteur de clusters qui sont basés sur le prix, le prix est "P" cluster "C".
le prix est R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R
cluster number 11111111122222222221111111111111112222222222222
ne laisser que les transitions de cluster à cluster
prix - R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R
cluster number 1111111112222222222111111111111111222222222222222
R R
2 1 2
Si nous laissons tomber tous ces points de friction, nous pourrions nous débarrasser du bruit, et la taille de l'échantillon serait beaucoup plus petite.
Essayez, je l'ai fait une fois avec hmm
Si tu l'as déjà fait, ça ne sert à rien.
Si vous l'avez déjà fait, ce n'est pas la peine.
ne faites pas de conclusions à partir de rien.
Premièrement, c'était hmm , et deuxièmement, j'ai fait une grande amélioration, mais le problème était différent...
ne faites pas de conclusions à partir de rien
premièrement, c'était hmm , et deuxièmement, j'ai fait une amélioration significative, bien que la tâche soit différente...
trop casse-pieds)
trop d'emmerdements pour un résultat incompréhensible )
R est une demi-ligne et votre python loué est douloureux ?
Ouais...
Je suis en train de finaliser le MOS sur le clustering. Le fait de se baser uniquement sur les clusters n'est pas une bonne méthode d'apprentissage, je vais ajouter des fonctionnalités par paliers.
un autre exemple
Qu'est-ce que vous partagez ? Et quel est le problème avec les incréments ? Ils vous donnent essentiellement une vitesse basée sur le temps. Mais je ne peux pas le faire sans moyenne. Mais si vous commencez à prendre en compte les moyennes, cela devient rapidement un labyrinthe. Il doit y avoir un juste milieu quelque part. Il ne suffit pas de la dernière tique et un peu plus que cela.