L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1677

 
Maxim Dmitrievsky:
Come vuoi tu...
È divertente, è una vera gioia :-) Ho pietà per il mago, probabilmente ha perso la calma in modo ingannevole, era così arrabbiato.
 

Ho avuto un pensiero improvviso di un altro abuso. Va più o meno così.

"Mi hai sentito?! Non ti sei prosciugato quanto me, quindi vai a leggere un libro" e cose del genere. Come ci si sente? :-)

 
Mihail Marchukajtes:
Così Max, il punto di partenza è che c'è la classificazione e la predizione e tutti i metodi possono essere classificati in un gruppo o in un altro fondamentalmente e non c'è un terzo per ora. Non appena ne troverò uno, ve lo farò sapere, ma per ora dormite bene. Siamo tutti a posto, solo ognuno a modo suo...

Non c'è nessuna "previsione". C'è la classificazione e la regressione, si usano come strumenti di predizione, ciò che prevede è già un'interpretazione.

Il clustering divide approssimativamente un insieme di punti in "pile", a seconda della distribuzione della densità e della topologia.
 
Mihail Marchukajtes:

Ho avuto un pensiero improvviso di un altro abuso. Va più o meno così.

"Non hai perso tanto quanto me, quindi vai a leggere un libro" e così via. Come ci si sente? :-)

È vero, perdere è il miglior insegnante. Una banca o un hedge fund è molto più facile assumere un trader che ha perso un paio di centinaia di migliaia di dollari che qualcuno che ha fatto un paio di migliaia di dollari e non li ha persi.

 
Kesha Rutov:

Non c'è nessuna "previsione". C'è la classificazione e la regressione, sono usati come strumenti di previsione, ciò che prevede è già un'interpretazione.

Il clustering divide approssimativamente un insieme di punti in "pile", a seconda della distribuzione della densità e della topologia.
Kesha, non confondere le acque. Il clustering consiste nel definire un vettore in un gruppo o in un altro. La previsione è ottenere il valore futuro del valore desiderato e questo deve essere compreso. Non ne ho mai abbastanza del mio video, perché lì spiego tutto in dettaglio.
 
Mihail Marchukajtes:
Kesha, non confondere le acque. La classificazione consiste nel determinare un vettore in un gruppo o in un altro. La previsione è ottenere il valore futuro del valore desiderato e deve essere compresa. Non ne ho mai abbastanza del mio video, perché lì spiego tutto in dettaglio.

Non c'è nessuna previsione che io dica. Per MO non importa l'essenza degli argomenti, quale sia la lunghezza del tempo, il colore, il futuro, il passato, ecc. Ci sono intuti e output, non è rilevante per MO, si può anche fare un set di dati che approssima il passato dal futuro, per esempio un'inversione di serie, tutto è lo stesso, ma non è previsione perché l'interpretazione è diversa.

 
Kesha Rutov:

Non c'è nessuna previsione che io dica. Per MO non importa l'essenza degli argomenti, quale sia la lunghezza del tempo, il colore, il futuro, il passato, ecc. Ci sono intuti e output, è la predizione non è rilevante per MO, si può anche fare un dataset che predice il passato dal futuro, tutto uguale, ma non è predizione...

Sembra che siamo andati in scuole diverse....
 
Mihail Marchukajtes:
Credo che siamo andati in scuole diverse....

No, tu non hai studiato affatto, non hai letto nessun libro, non hai guardato Vorontsov, hai solo raccolto parole ed espressioni intelligenti sui forum.

 
Kesha Rutov:

No, tu non hai studiato affatto, non hai letto nessun libro, non hai guardato Vorontsov, hai solo raccolto parole ed espressioni intelligenti sui forum.

E questo va avanti da almeno 15 anni. Qual è l'esperienza? E tutto questo in una pandemia di ottenere modelli...?
 

Ricapitoliamo per i giovani:

Prevedere significa ottenere il valore FUTURO del valore in questione. Cioè, ottenere un valore che non è ancora nei numeri.


La classificazione è una definizione dello stato attuale del sistema. Cioè determinare a quale gruppo appartiene il vettore attualmente dato. A questo o quel gruppo.


Domande?

Entrambi i metodi aiutano a dedurre il futuro..... o almeno la sua assunzione probabilistica.

Motivazione: