L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3211
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Afin d'éviter le "peeking", Forester a raison de dire qu'il faut calculer les prédicteurs sans "peeking" à chaque itération de la boucle.
C'est la solution.
Avec l'exemple de ZZ, c'était évident.
Mais j'obtiens souvent une erreur de classification inférieure à 10 % sans ZZ. Il s'avère que c'est de la foutaise. Je l'ai jeté.
Et vous ne pouvez pas courir sur le fichier INE et vivre heureux, comme le fait Maxim avec de très belles images.
Je ne suis pas intéressé par la résolution des problèmes mentaux des autres.
Vous vous occupez des belles images, même sur le marché. C'est donc votre principal problème.
Vous êtes en charge des belles images, même sur le marché. C'est donc votre principal problème.
Il existe une arithmétique simple selon laquelle la sélection des caractéristiques se fait à partir d'une pile d'informations hétérogènes, souvent sans rapport avec le sujet de l'étude.
Les BP dérivés sont tous liés à ce BP, vous ne pouvez que choisir meilleur/pire, souvent sans aucun sens.
Je ne parle pas d'espionnage, il s'agit là de problèmes enfantins. Il est évident que de telles manipulations n'ont abouti à rien au fil des ans. Mais ils persistent à les répéter.
Et les erreurs se produisent même dans l'échantillon parce qu'il est tout simplement impossible de marquer les transactions correctement.Il existe une arithmétique simple selon laquelle la sélection des caractéristiques se fait à partir d'une pile d'informations hétérogènes, souvent sans rapport avec le sujet de l'étude.
Les BP dérivés sont tous liés à ce BP, vous ne pouvez que choisir meilleur/pire, souvent sans aucun sens.
Je ne parle pas d'espionnage, il s'agit là de problèmes enfantins. Il est évident que de telles manipulations n'ont abouti à rien au fil des ans. Mais ils persistent à les répéter.
Et les erreurs se produisent même dans l'échantillon parce qu'il est tout simplement impossible de marquer correctement les transactions.Les erreurs de CV ne sont pas corrigées par leur signification, car il s'agit d'une recherche de paramètres optimaux avec minimisation de l'erreur. Si un enseignant et ses prédicteurs sont faussement corrélés, CV trouvera nécessairement quelque chose de mieux dans ces déchets, mais ne résoudra pas le problème des déchets.
Le problème des déchets est résolu par la "capacité de prédiction", c'est-à-dire la capacité des valeurs prédictives à prédire l'une ou l'autre classe. Il est alors clair que l'erreur de classification est déterminée par le fait que les mêmes valeurs prédictives prédisent une classe à certains moments et une autre classe à d'autres moments. Rattle a même des images sur ce sujet.
L'ÉC ne guérit pas les erreurs au sens où il s'agit d'une recherche de paramètres optimaux avec minimisation de l'erreur. Si un enseignant et ses prédicteurs sont faussement corrélés, l'ÉC trouvera certainement quelque chose de mieux dans ces déchets, mais il ne résoudra pas le problème des déchets.
Le problème des déchets est résolu par la "capacité de prédiction", c'est-à-dire la capacité des valeurs prédictives à prédire l'une ou l'autre classe. Il est alors clair que l'erreur de classification est déterminée par le fait que les mêmes valeurs prédictives prédisent une classe à certains moments et une autre classe à d'autres moments. Rattle a même des images sur ce sujet.
Le problème mentionné ci-dessus est qu'il existe un modèle qui a d'excellents résultats sur un fichier d'entraînement et un fichier OOS. Je comprends que le fichier d'entraînement peut être obtenu même par échantillonnage aléatoire, et que le fichier OOS est le résidu du fichier d'entraînement.
Mais lorsque le modèle est exécuté sur un fichier externe, le résultat est catastrophiquement mauvais.
Je crois que j'ai mentionné l'OOS à plusieurs reprises récemment. Mais là, le bon OOS était, selon votre terminologie, un "fichier séparé".
Et comment détecter le fait de regarder devant soi?
Si l'apprentissage se fait en plusieurs étapes (l'étape suivante utilise les calculs de l'étape précédente), la probabilité d'un "regard vers l'avant" est élevée. Il n'y a pas de recette générale, mais j'ai fait ce qui suit dans un cas.
Afin d'accélérer le calcul, il était nécessaire de se débarrasser des ticks inutiles. Par exemple, si vous réduisez le nombre de tics de 10 fois, les calculs seront accélérés d'autant. C'est une action très demandée.
Dans mon cas, je savais quels étaient les ticks dont j'avais besoin et ceux dont je n'avais guère besoin. Quoi qu'il en soit, j'ai construit un symbole personnalisé et j'ai commencé des backtests sur le symbole personnalisé et le symbole original.
Ici, il était important d'activer le nerdiness et d'obtenir une correspondance >99%. Il s'est avéré que je jetais trop de données au départ, et j'ai obtenu un résultat différent (bien sûr, meilleur que sur l'original).
Finalement, j'ai commencé à jeter moins que l'original, et tout a commencé à correspondre. C'est-à-dire que j'utilise en fait une méthode à deux passages lors de l'entraînement.
Il est donc probable que, pour détecter un coup d'œil après la passe précédente, vous puissiez utiliser la vérification décrite ci-dessus avant même d'effectuer des calculs sérieux. Il existe également une méthode du grand-père pour détecter le regard vers l'avant - "trop beau pour être vrai". Les débutants se réjouissent des bons résultats, tandis que les personnes plus mûres sont contrariées parce qu'elles réalisent qu'elles devront chercher leur propre erreur pendant longtemps.
Les nouveaux venus sont heureux de ces résultats, tandis que les plus expérimentés sont contrariés, car ils se rendent compte qu'ils devront assumer leurs propres erreurs pendant longtemps.
Quant aux professionnels, ils les regardent avec pitié et condescendance et se disent tranquillement : quand penserez-vous à changer le concept et non le décor ?
Et les professionnels...
Je n'en ai rencontré aucun.