Discussione sull’articolo "Le foreste casuali prevedono le tendenze" - pagina 8
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no, non è chiaro - non ho un gatto e dubito che la temperatura di un animale domestico sia rilevante per le informazioni sul mercato forex.
A proposito, do il 100% di probabilità che la dinamica della temperatura del gatto abbia una correlazione non nulla con la serie di prezzi di uno strumento finanziario.
Prima ha affermato che tutti i dati hanno un potere predittivo. Ovviamente stiamo parlando di previsioni sui mercati finanziari.
Se la potenza di calcolo dei nostri computer ci consentisse di utilizzare tutte le informazioni disponibili, compresa la temperatura del gatto, questa verrebbe semplicemente eliminata nel processo di calcolo. Ma poiché le risorse sono limitate, dobbiamo usare la nostra testa.Per quanto riguarda la correlazione, il fatto che sia diversa da zero è un dato di fatto, zero può accadere raramente. Ma è quasi zero. In generale, comprate un gatto, metteteci sopra un termometro e controllatelo )) Forse sarete fortunati e vi renderà ricchi ).
Prima ha detto che tutti i dati hanno un potere predittivo. Ovviamente stiamo parlando di previsioni sui mercati finanziari.
Se la potenza di calcolo dei nostri computer ci permettesse di utilizzare tutte le informazioni disponibili, compresa la temperatura del gatto, queste verrebbero semplicemente scartate nel processo di calcolo. Ma poiché le risorse sono limitate, dobbiamo usare la nostra testa.Per quanto riguarda la correlazione, il fatto che sia non zero - va da sé, zero in generale può accadere raramente. Ma quasi zero. In generale, comprate un gatto, mettetegli un termometro e controllatelo )) Forse sarete fortunati e vi farà diventare ricchi )
stai mentendo - cito me stesso"Ti do la risposta alla tua domanda - c'è un certo "potere predittivo" in tutti i dati". Quindi? C'è una sorta di informazione in tutti i dati forex".
Se si dispone di un insieme di centinaia di migliaia di osservazioni, la questione della potenza del computer sarebbe rilevante.
stai mentendo - cito me stesso"Ti do la risposta alla tua domanda - c'è un certo "potere predittivo" in tutti i dati. Quindi? C'è una sorta di informazione in tutti i dati forex".".
carne:
lei ha precedentemente affermato che esiste un potere predittivo in tutti i dati.
E qual è la menzogna?
E qual è la bugia?
Mi sono decodificato nella seconda frase.
Cioè informazione = potere predittivo? Come fai ad esserne così sicuro? Se ti dico alcuni "dati del forex", puoi prevedere il prezzo in base ad essi?
Non esiste solo il forex, ma anche i mercati azionari, i mercati delle materie prime e molte altre cose.... Tutto è interconnesso.
faa1947:
Ho una dozzina di clienti qui. Prima di comunicare con me erano tutti gioiosi e allegri, ma ora sono tristi e pensierosi.
faa1947, per favore mostra come funziona il tuo modello nell'esempio qui sotto. La prima colonna è la serie modellata, la seconda e la terza colonna sono i predittori. Qual è il potere predittivo di questi predittori?
Qual è il potere predittivo di questi predittori?
A quanto pare, i numeri non sono casuali. L'ho verificato in modo molto semplice: ho generato tre file di 40 righe in modo casuale e vi ho applicato neuronka. Sui dati casuali la capacità di generalizzazione è notevolmente peggiore rispetto ai dati sopra citati.
Sarei interessato a diversi approcci algoritmici universali per determinare il potere predittivo di questi due predittori. Econometria, neuroni e reti profonde sono i benvenuti. Mostrateci cosa sono in grado di fare. Potete mostrare qualche parametro che caratterizzi la capacità predittiva di questi predittori (coefficiente di correlazione, informazione reciproca, RMS e altre invenzioni) o mostrare il confronto tra l'output del modello e le serie simulate.
Ho portato il campione a una forma adatta alla classificazione binaria, cioè a calcolare la variabile dipendente per vedere se è sopra lo zero o sotto (file CSV nell'archivio allegato), ho cercato con libVMR e ho ottenuto questo modello:
/**
* La qualità della modellazione:
*
* VeriPositivi: 9
* VeriNegativi: 11
* FalsiPositivi: 0
* FalsiNegativi: 0
* Sensibilità dell'abilità di generalizzazione: 100.0%
* Specificità della capacità di generalizzazione: 100,0%
* Capacità di generalizzazione: 100,0%
*/
double x0 = 2,0 * (v0 + 0,96485) / 1,900503 - 1,0;
double x1 = 2,0 * (v1 + 1,00814) / 2,399897 - 1,0;
y = 0,12981203254657206 + 0,8176828303879957 * x0 + 1,0 * x1 -0,005143248786272694 * x0 * x1;
Il segreto dell'"alta generalizzabilità" del vostro campione è svelato: il valore della prima colonna è la somma dei valori delle altre due colonne.