L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3187
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ZЫ En général, s'il y a un intérêt à essayer de trouver des différences entre les deux lignes, on peut les fournir.
Jetez un coup d'œil à ce que je vous ai écrit. Je ne pourrai l'examiner moi-même qu'à l'automne.
Forester#:
J'ai fait une expérience avec l'échantillon sur lequel j'ai publié les gifs, il y a déjà 47% d'unités dans l'échantillon, les données sont résumées dans un tableau.
Description du contenu des colonnes :
Je précise que pour un prédicteur, plusieurs segments quantiques peuvent être sélectionnés au total, et que ces segments ne doivent pas se chevaucher dans la plage de la valeur du prédicteur.
Ce que je n'aime pas, c'est que dans les environs de 50 % des cibles sont laissées en place, ce qui peut avoir un effet négatif sur l'évaluation du résultat.
En fait, il s'avère qu'un grand nombre de segments quantiques ont été trouvés sur des cibles aléatoires, mais parce qu'il s'agissait de certaines grappes (vraisemblablement), différentes tables ont chevauché leurs coordonnées, de sorte qu'après avoir sélectionné des plages qui ne se chevauchent pas, il s'est avéré que la qualité (l'utilité) de ces segments quantiques est pire (moins) que les segments originaux par un facteur de 10. Par conséquent, en moyenne, sur l'échantillon avec la cible originale, les coupes quantiques ont été trouvées plus souvent pour différents prédicteurs par 3,5 fois.
Que pensez-vous de ces résultats ?
Ajouté :
Le tracé de la séquence binaire de la cible aléatoire et de l'original ressemble à ceci
J'ai mené une expérience avec l'échantillon sur lequel j'ai publié les gifs, il y a déjà 47% d'unités dans l'échantillon, les données sont résumées dans le tableau.
Description du contenu des colonnes :
Je précise que pour un prédicteur, plusieurs segments quantiques peuvent être sélectionnés au total, et que ces segments ne doivent pas se chevaucher dans la plage de la valeur du prédicteur.
Ce que je n'aime pas, c'est que dans les environs de 50 % des cibles sont laissées en place, ce qui peut avoir un effet négatif sur l'évaluation du résultat.
En fait, il s'avère qu'un grand nombre de segments quantiques ont été trouvés sur des cibles aléatoires, mais parce qu'il s'agissait de certaines grappes (vraisemblablement), différentes tables ont chevauché leurs coordonnées, de sorte qu'après avoir sélectionné des plages qui ne se chevauchent pas, il s'est avéré que la qualité (l'utilité) de ces segments quantiques est pire (moins) que les segments originaux par un facteur de 10. En conséquence, en moyenne, sur l'échantillon avec la cible originale, les coupes quantiques ont été trouvées plus souvent pour différents prédicteurs par 3,5 fois.
Que pensez-vous de ces résultats ?
Question pour Alexei. Je ne suis pas doué pour la théorie statistique. J'ai juste suggéré de mélanger la cible au lieu de la génération.
Je vois.
J'ai une autre suggestion à vous faire : si nous rendions le processus de construction de la forêt plus facile à gérer et si nous prenions un sous-échantillon spécifique du segment quantique sélectionné comme racine de chaque arbre ?
La profondeur doit être d'environ 2 à 3 divisions, de sorte que les exemples de classes classifiables par feuille soient d'au moins 1 %.
Je pense que le modèle sera plus stable.
J'ai mené une expérience avec l'échantillon sur lequel j'ai publié les gifs, il y a déjà 47% d'unités dans l'échantillon, les données sont résumées dans le tableau.
Description du contenu des colonnes :
Je précise que pour un prédicteur, plusieurs segments quantiques peuvent être sélectionnés au total, et que ces segments ne doivent pas se chevaucher dans la plage de la valeur du prédicteur.
Ce que je n'aime pas, c'est que dans les environs de 50 % des cibles sont laissées en place, ce qui peut avoir un effet négatif sur l'évaluation du résultat.
En fait, il s'avère qu'un grand nombre de segments quantiques ont été trouvés sur des cibles aléatoires, mais parce qu'il s'agissait de certaines grappes (vraisemblablement), différentes tables ont chevauché leurs coordonnées, de sorte qu'après avoir sélectionné des plages qui ne se chevauchent pas, il s'est avéré que la qualité (l'utilité) de ces segments quantiques est pire (moins) que les segments originaux par un facteur de 10. Par conséquent, en moyenne, sur l'échantillon avec la cible originale, les coupes quantiques ont été trouvées plus souvent pour différents prédicteurs par 3,5 fois.
Que pensez-vous de ces résultats ?
Ajouté :
Le tracé de la séquence binaire de la cible aléatoire et de l'original ressemble à ceci
Dix simulations, ce n'est rien, il en faut des milliers pour obtenir une signification statistique.
Je ne suis pas non plus prêt à donner un avis d'expert sur un cas particulier, mais j'ai simplement souligné les problèmes possibles et les moyens courants de les résoudre.
Que pensez-vous des résultats ?
Ajouté :
Le graphique de séquence binaire de l'aléatoire cible et de l'original ressemble à ceci
Dix simulations, ce n'est rien, il en faut des milliers pour obtenir une signification statistique.
Je ne suis pas non plus prêt à donner un avis d'expert sur un cas particulier, mais j'ai seulement souligné les problèmes possibles et les moyens courants de les résoudre.
Des milliers - cela demande trop de ressources informatiques - une passe - environ 40 minutes - calcul de base sur une carte vidéo.
J'ai généralement pensé que ce test ne permettait que de vérifier la possibilité de tels regroupements sur différentes plages du prédicteur.
Et il est nécessaire d'examiner la probabilité d'atteindre une plage particulière du segment quantique, qui a déjà été sélectionnée initialement.
J'aimerais néanmoins connaître l'avis des participants sur la question de la différence de la cible en pourcentage pour la fiabilité de ce test.
Tu racontes n'importe quoi et tu t'acharnes à dire n'importe quoi. Saber, au moins, l'a fait en une demi-heure et l'a oublié.
Gardez pour vous vos appréciations sur les performances des autres, surtout quand vous ne comprenez pas ce que fait l'autre.
Je suis ouvert aux critiques constructives, et il n'y en a pas de votre part.
Gardez pour vous les évaluations des performances des autres, en particulier lorsque vous ne comprenez pas ce que fait l'autre personne.
Je suis ouvert aux critiques constructives, et vous ne l'êtes pas.