Discussione sull’articolo "Le foreste casuali prevedono le tendenze" - pagina 4
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La selezione del modello e del predittore sono interrelate. In primo luogo, si deve selezionare un modello e poi selezionare i predittori basati su questo modello, selezionando i predittori che hanno la minore "utilità" nella previsione da parte dello stesso modello. Sebbene molti articoli e libri di testo insegnino il contrario, per prima cosa si selezionano i predittori utilizzando un metodo per calcolare la relazione tra questi predittori e la serie target, ovvero l'output. I metodi più comuni di selezione sono il coefficiente di correlazione tra predittori e output e l'informazione reciproca. Quindi viene selezionato un modello, di solito non correlato al modo in cui sono stati selezionati i predittori. Se ci pensate (e i libri di testo di econometria non ve lo diranno, dovete pensarci da soli), il metodo di selezione dei predittori in base al coefficiente di correlazione con l'output seleziona essenzialmente i predittori che avranno l'errore minore in un modello di regressione lineare (LRC). Il metodo di selezione dei predittori in base alla loro informazione reciproca con l'output seleziona essenzialmente i predittori che daranno l'errore minore in un modello basato sulla regressione Nadaraya-Watson (nome astruso GRNN).
L'effetto dei predittori sulla variabile target non può essere stabilito dalla correlazione e non viene stabilito dalla regressione. Si procede in modo diverso. Il più popolare è l'indice di Gini, ma io sono riuscito ad usarlo e ad usare le mie considerazioni e una certa sequenza di azioni. Mentre sono riuscito a raccogliere una serie di predittori per la previsione del trend, non sono riuscito a trovare una serie di predittori per prevedere l'incremento dei prezzi.
Vorrei richiamare la vostra attenzione sul mio libro. Il problema dei predittori è molto più complesso della correlazione e dell'indice di Gini. Il libro chiarisce molte cose.
faa1947:
Vorrei attirare la vostra attenzione sul mio libro. Il problema dei predittori è molto più complesso della correlazione e dell'indice di Gini. Il libro chiarisce molte cose.
Vorrei attirare la vostra attenzione sul mio libro. Il problema dei predittori è molto più complesso della correlazione e dell'indice di Gini. Il libro chiarisce molte cose.
Il libro non c'è, c'è una pubblicità.
Un tempo qui c'erano poche informazioni sulle reti. La gente voleva studiare queste reti e provarle nel trading. Ora ci sono molti libri e articoli sulle reti, con istruzioni passo-passo su come utilizzarle. Se guardo questi libri e articoli sulle reti, non solo mi scoraggiano dalla lettura, ma addirittura provocano un certo disgusto per le reti. Il problema di questi scritti è che non cercano nemmeno di interessare il lettore: leggerlo e usarlo. E perché perdere tempo? Dov'è l'esca? Mostrate all'inizio del libro o dell'articolo un risultato interessante del trading utilizzando i metodi descritti nel libro o nell'articolo e saremo interessati a leggerlo e a capirlo. Sto guardando un nuovo articolo sulle reti profonde e penso che chi lo leggerà se non un paio di specialisti che già le conoscono? Anch'io conosco già queste reti e so che, così come altre reti, non sono applicabili al trading sul mercato. Persino l'inventore di queste reti, Jeffrey Hinton, lo ha riconosciuto da tempo. Ascoltate le sue lezioni su YouTube.
Il libro non c'è, c'è una pubblicità.
Un tempo le informazioni sulle reti erano scarse. Le persone volevano studiare queste reti e provarle nel trading. Ora ci sono molti libri e articoli sulle reti con istruzioni passo-passo su come usarle. Se guardo questi libri e articoli sulle reti, non solo mi scoraggiano dalla lettura, ma provocano addirittura un certo disgusto per le reti. Il problema di questi scritti è che non cercano nemmeno di interessare il lettore: leggerlo e usarlo. E perché perdere tempo? Dov'è l'esca? Mostrate all'inizio del libro o dell'articolo un risultato interessante del trading utilizzando i metodi descritti nel libro o nell'articolo e saremo interessati a leggerlo e a capirlo. Sto guardando un nuovo articolo sulle reti profonde e penso che chi lo leggerà se non un paio di specialisti che già le conoscono? Anch'io conosco già queste reti e so che, così come altre reti, non sono applicabili al trading sul mercato. Persino l'inventore di queste reti, Jeffrey Hinton, lo ha riconosciuto da tempo. Ascoltate le sue lezioni su YouTube.
Il compito abituale di un trader quando sviluppa un TS è quello di trovare un insieme di segnali che prevedano il futuro, il cosiddetto pattern. Prendiamo indicatori già pronti, li compriamo, li scriviamo noi stessi, li combiniamo tra loro...
Io sostengo che non esiste questo problema. Esistono algoritmi che trovano tutti i pattern possibili per un dato insieme di predittori. Nel mio articolo e nel mio libro, ci sono circa 200 pattern. È impossibile trovare qualcosa di simile in modo tradizionale.
Inoltre, avendo padronanza di R, non ho problemi a cambiare un algoritmo per trovare i pattern, ad esempio le reti neurali, con le reti neurali profonde, e poi con qualcos'altro. Inoltre, non c'è bisogno di approfondire ciò che l'algoritmo ha trovato.
E qual è il problema?
E in ciò che hai scritto nel tuo post precedente: la corretta selezione dei predittori. Aggiungo. Una corretta pre-elaborazione dei predittori. Questa è un'abilità. Come risultato della lettura di libri, avrete questa abilità, dal momento che ci avete pensato da soli.
E il mio libro? È una rassegna superficiale dell'intero problema, non solo degli algoritmi specifici per la ricerca di pattern. Vi garantisco un risultato: sarete in grado di conoscere diversi pattern a un livello sufficiente per il trading, senza approfondire realmente questi pattern, con tutti i tipi di perseptron, layer, bugging e bousting: tutto questo non sarà necessario per voi. Vi concentrerete sui predittori.
È un approccio completamente diverso.
Per concludere, vi ricordo gli assiomi della statistica: "Garbage in - rubbish out". E nessun modello, nessun algoritmo può cambiare questo concetto. Pertanto, al posto del trattino, dovremmo mettere una scatola nera con un qualche nome e non preoccuparcene, ma occuparci della spazzatura.
Il compito abituale di un trader quando sviluppa un TS è quello di trovare una serie di segnali che prevedano il futuro, il cosiddetto pattern. Prendiamo indicatori già pronti, li acquistiamo, li scriviamo noi stessi, li combiniamo tra di noi ....
Io sostengo che questo problema non esiste. Esistono algoritmi in grado di trovare tutti i pattern possibili per un dato insieme di predittori. Nel mio articolo e nel mio libro, ci sono circa 200 pattern. È impossibile trovare qualcosa di simile in modo tradizionale.
Inoltre, avendo padronanza di R, non ho problemi a cambiare un algoritmo per trovare i pattern, ad esempio le reti neurali, con le reti neurali profonde e poi con qualcos'altro. Inoltre, non c'è bisogno di approfondire ciò che l'algoritmo ha trovato.
E qual è il problema?
E in quello che avete scritto nei post precedenti: la corretta selezione dei predittori. Aggiungerei. Una corretta preelaborazione dei predittori. Questa è un'abilità. Grazie alla lettura di libri, avrete questa abilità, quindi ci avete pensato da soli.
E il mio libro? È una rassegna superficiale dell'intero problema. Allo stesso tempo, vi garantisco un risultato: sarete in grado di utilizzare diversi modelli a un livello sufficiente per il trading, senza approfondire realmente questi modelli, tutti i tipi di perseptron, strati, bugging e bousting - tutto questo non sarà necessario per voi.
Un approccio completamente diverso.
Utilizzate voi stessi questi metodi nel trading? E quali sono i risultati? Sono serio, almeno accenna ai risultati. Per esempio, ho guadagnato abbastanza da non aver bisogno di scrivere libri, ho comprato una villa a Nizza o alle Bahamas e ora sono in vacanza, faccio filantropia, regalo libri gratuitamente.
Se riuscite a trovare un insieme di predittori, realizzerete la vostra lista.
PS.
E il libro? Permette di riunire un gruppo piacevole, e il prezzo taglia fuori i cercatori di graal.
Ditemi, non è possibile citare almeno un Out Of Sample?
PS. Ti ho mandato una mail.
Ditemi, non è possibile citare almeno un Out Of Sample?
PS. Le ho inviato un'e-mail.
Tabella 2 nella sezione 5.3 del mio articolo. Il pacchetto rattle() fornisce automaticamente l'ALE più altre informazioni molto utili, che sono mostrate nell'articolo. Inoltre, viene generato un codice di programma con tutte queste informazioni, che può essere utilizzato autonomamente senza rattle(). Il mio libro è lungo 400 pagine, quindi tutto è trattato in modo molto dettagliato, compresa l'ideologia d'uso, che non è presente nella documentazione originale di rattle() e dei pacchetti che utilizza. rattle è una shell, una GUI.
PS.
Ho risposto alla tua e-mail
Tabella 2 nella sezione 5.3 del mio articolo. Il pacchetto rattle() fornisce automaticamente l'ALE e altre informazioni molto utili, illustrate nell'articolo. Inoltre, tutte queste informazioni vengono utilizzate per generare codice di programma che può essere utilizzato autonomamente senza rattle(). Il mio libro è lungo 400 pagine, quindi tutto è trattato in modo molto dettagliato, compresa l'ideologia d'uso, che non è presente nella documentazione originale di rattle() e dei pacchetti che utilizza. rattle è una shell, una GUI.
PS.
L'e-mail ha risposto
Intendevo il test Out Of Sample in MT4 - il puro profitto del modello è di interesse. Diciamo che + o - zigzag con un errore di 17...20% in pratica può trasformarsi in un altro grande drenaggio.
PS. e-mail catturato, spero di poter pagare presto (bisogno di aspettare per l'accumulo di denaro)
Intendevo il test Out Of Sample in MT4 - il puro profitto del modello è di interesse. Diciamo che + o - zigzag con un errore del 17...20% in pratica può trasformarsi in un altro grande drenaggio.
PS. e-mail catturato, spero di poter pagare presto (bisogno di aspettare per l'accumulo di denaro)