L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2740
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sì, il vero discus va a presentare il dartano più dartagnato sullo sfondo (parola moderata) :-)
il tutto per la mancanza di risultati. Si può migliorare e cambiare il metodo, ma il risultato è come un 50/50.
Arrivare al livello di un consulente non è una forza sufficiente. Ma il risultato dell'errore di adattamento del modello: dall'8% al 22% è l'errore di adattamento, che differisce di poco nell'area di adattamento e al di fuori del campione.
Una volta ho pubblicato una tabella in questo thread, ma al momento non ce l'ho a portata di mano, quindi chiarirò il mio pensiero a parole.
Mi sto basando sul concetto di correlazione tra predittori e insegnanti. La "correlazione" NON è la correlazione o l'"importanza" dei predittori nell'adattamento di quasi tutti i modelli MOE. Quest'ultima riflette la frequenza con cui un predittore viene utilizzato in un algoritmo, quindi un valore elevato di "importanza" potrebbe essere attribuito agli anelli di Saturno o ai fondi di caffè. Esistono pacchetti che consentono di calcolare il "legame" tra il predittore e l'insegnante, ad esempio sulla base della teoria dell'informazione.
Quindi, una parola sulla tabella che ho postato qui.
La tabella conteneva una stima numerica del "legame" tra ciascun predittore e l'insegnante. Sono state ottenute diverse centinaia di valori di "connettività" man mano che la finestra si spostava. Questi valori per un particolare predittore variavano. Ho calcolato la media e la sd per ogni "collegamento", il che ha consentito di ottenere un valore di "connettività":
- isolare i predittori che hanno un "accoppiamento" troppo piccolo - rumore;
- isolare i predittori che hanno un valore di "collegamento" troppo variabile. È stato possibile trovare predittori che hanno un valore di "legame" sufficientemente grande e una sd inferiore al 10%.
Ancora una volta, il problema della costruzione di un TC basato su MO è trovare predittori che abbiano un grande valore di "link" e un piccolo valore di sd quando la finestra si sposta. A mio avviso, tali predittori garantiranno la stabilità dell'errore di previsione in futuro.
Quali pacchetti?
Che tipo di pacchetti?
libreria("entropia")
classDist {caret}
Non è tutto, quello che mi è venuto in mente.
Uso il mio algoritmo, che è molto più veloce di numerose librerie R. Per esempio,
libreria("entropia")
È possibile utilizzare semplicemente i grafici:
Tutto è stato pubblicato su questo thread. Tutto è sistematicamente delineato e masticato a livello di codice negli articoli di Vladimir Perervenko
e quindi, dov'è lo stato?
.......
Allora, dov'è lo steith?
.......
Non c'è nessun consulente.
E in R ci sono i nomi dei predittori, e sono il punto centrale.
Per diversi anni su questo thread ho chiesto di trattare i predittori. Il risultato è zero. E senza predittori di qualità, il modus operandi è privo di significato.
Allora, dov'è lo steith?
.......
Qual è il punto?
non è l'oggetto della ricerca e l'obiettivo finale :-)
Nessun consulente.
E in R i nomi dei predittori, che sono il punto centrale.
Per diversi anni su questo thread ho chiesto i predittori. I risultati sono nulli. E senza predittori di qualità, il MO non ha senso.
Nei mercati finanziari, l'incentivo è il denaro.
Per favore, capite
Se non ci sono indicatori finanziari, non c'è alcun incentivo.
Ad esempio, qui ho la borsa di Mosca.
(file in basso, la schermata non si adatta qui per qualche motivo, non vuole)
e il forex.
tutto al momento attuale
----
elementare, Watson!!!
ahahahahaha
nei mercati finanziari, l'incentivo è il denaro.
per favore capisci
nessuna performance finanziaria, nessun incentivo
Ora ne sono consapevole.
Cosa dovremmo fare per smettere di litigare e unirci per il bene di un unico obiettivo????????
Dobbiamo aiutarci a vicenda e non avere paura di ammettere gli errori, essere rispettosi.