L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2787

 
СанСаныч Фоменко #:

Finché siamo al livello di ragionamento delle funzioni trigonometriche o di qualsiasi altra cosa a questo livello, non c'è giustificazione per un motivo: è impossibile fare una giustificazione, perché lo scopo di tali giustificazioni NON è dichiarato e il criterio per raggiungere lo scopo è sconosciuto.

E l'obiettivo del MO è l'unico: ridurre l'errore di adattamento, ovvero ridurre l'errore di previsione del modello di apprendimento automatico. E con la restrizione che l'errore di previsione NON deve cambiare molto in futuro.

e l'obiettivo è sempre lo stesso - logica e adeguatezza invece di una stupida ricerca da parte di un algoritmo avido di tutta la spazzatura e di ululati sulla mancanza di potere per questo....

Sì, le stime devono essere (coerenti) stabili - si dice "l'errore non deve cambiare", la previsione stessa cambierà nelle serie temporali (nella dinamica)...

non si può andare oltre le osservazioni pubblicitarie sugli strumenti - senza sapere come funzionano questi strumenti... Le è stata data una mazza in mano - lasta agitando(è lei Chapayev???? ) con riferimento alla sua soglia IV=0,02 - QUESTO È UN COLLEGAMENTO BASSO(!) - quindi perché sta agitando i suoi slogan qui... e chiama le proposte di analisi adeguate come mashkas (dove non sono mai esistite in passato)... apri un tuo thread pubblicitario.

e MO sì - funziona allo stesso modo ovunque e per lo STESSO SCOPO - e in Py e in altre biblioteche non è affatto IV - ma l'essenza non cambia, - tu, a quanto pare, non comprendendo l'essenza dell'analisi dei dati - puoi solo gridare slogan su candidati e strumenti e caricare stupidamente spazzatura nella tua "scatola nera" - e anche usare le tue previsioni per il loro scopo previsto non ha dato fastidio....

Beh, aprite un ramo per le vostre promozioni e gridate lì -- se non sapete fare altro che analisi a raffica (nemmeno conclusioni normali) -- sembrate un fottuto collezionista che cerca di ottenere idee altrui per i vostri rottami metallici (tranne che per la parola "strumento" - non avete nemmeno capito come funziona) -- Cosa non ha fatto LogisticRegression?

=== non sei obbligato a rispondere! (il tuo personale valore informativo = 0 per me)... le tue interpretazioni dell'algebra lineare sono ancora più basse in IV

 
Aleksey Nikolayev #:

È sufficiente confrontare gli istogrammi del campione prima e dopo la trasformazione. Se quello finale è più vicino alla forma target (distribuzione normale o uniforme, per esempio), allora la trasformazione va bene). Invece di disegnare gli istogrammi, possiamo considerare i test di conformità all'obiettivo (per la normalità o l'uniformità, rispettivamente).

Non si tratta di piatti di forma parabolica? Secondo la formula)

Sì, si guarda e si seleziona visivamente ciò che è più vicino all'obiettivo) Ma non c'è alcuna logica in ciò che questa trasformazione fa e perché è migliore delle altre.

C'è voluto molto tempo per arrivare a queste parabole)))))) E i filtri sono davvero eccezionali))))

 
JeeyCi #:

e l'obiettivo è sempre lo stesso - logica e adeguatezza invece di una stupida ricerca da parte di un algoritmo avido di tutta la spazzatura e di ruggiti sulla mancanza di potere per questo business....

Sì, le stime devono essere valide - si dice "l'errore non deve cambiare", la previsione stessa cambierà nelle serie temporali (nella dinamica)...

non puoi andare oltre le tue osservazioni pubblicitarie sugli strumenti - senza sapere come funzionano questi strumenti... Le è stata data una mazza in mano - lasta agitando(è lei Chapayev???? ) con riferimento alla sua soglia IV=0,02 - E' UN COLLEGAMENTO BASSO(!) - quindi perché sta agitando i suoi slogan qui... e chiama le proposte di analisi adeguate mashka (dove non sono mai esistite in passato)... aprite il vostro thread pubblicitario

e MO sì - funziona allo stesso modo dappertutto e per lo STESSO SCOPO - e in Py e in altre librerie non è affatto IV -- ma l'essenza non cambia -- tu, a quanto pare, non capendo l'essenza dell'analisi dei dati - puoi solo gridare slogan su candidati e strumenti e caricare stupidamente spazzatura nella tua "scatola nera" -- e non ti sei nemmeno preso la briga di usare le tue previsioni per lo scopo previsto....

beh, apri una filiale per le tue campagne pubblicitarie e grida lì -- se non sai fare altro che analisi a raffica (nemmeno conclusioni normali) -- sembri un fottuto collezionista che cerca di ottenere idee altrui per i tuoi rottami metallici (tranne che per la parola "strumento" - non hai nemmeno capito come funziona) -- cosa c'era di sbagliato nella LogisticRegression?

=== non sei obbligato a rispondere! (il tuo valore informativo personale = 0 per me)... le tue interpretazioni dell'algebra lineare sono ancora più basse in IV

Il testo precedente aveva senso, ma rifletteva un fraintendimento di ciò che si sta facendo qui.

Non ho risposto a te, ma ad altri lettori che dimenticano costantemente l'obiettivo e i criteri per raggiungerlo, anche se qui ci sono molte persone che lo capiscono in modo professionale e hanno gli strumenti adatti.

E questo testo non ha alcun senso, una specie di offesa di una ragazzina. Non vedo il motivo di rispondere.

 
JeeyCi #:

e l'obiettivo è sempre lo stesso: logica e adeguatezza invece di una stupida ricerca da parte di un algoritmo avido di tutta la spazzatura e di un ruggito sulla mancanza di potere per questo business....

Supponiamo che non sia successo)))))

La logica e l'adeguatezza delle stime e la comprensione dei processi sono certamente meglio della loro assenza. Ma nelle statistiche e nelle teorie spesso non ci sono spiegazioni sul perché questa o quella metodologia funziona. Una persona ha gettato un ago, ha misurato qualcosa e ha calcolato il numero di Pi greco, un'altra ha osservato la storia delle inondazioni sul Nilo e ha trovato qualcosa da misurare per prevedere la prossima. La logica delle loro azioni è minima.

Allo stesso modo nelle file, credo, è necessario trovare i segni giusti, cosa misurare in generale))))

 
i picchetti sono usciti di nuovo... la manifestazione non è qui. e le congetture non sono qui. e non hanno imparato a citare, attribuendo le loro speculazioni ad altri.
 
Valeriy Yastremskiy #:

Lalogica e l'adeguatezza delle stime e la comprensione dei processi sono certamente meglio della loro assenza. Ma nella statistica e nella teorizzazione spesso non ci sono spiegazioni sul perché questa o quella metodologia funziona. Una persona ha gettato un ago, ha misurato qualcosa e ha calcolato il numero di Pi greco, un'altra ha esaminato la storia delle inondazioni sul Nilo e ha trovato qualcosa da misurare per prevedere la prossima. La logica delle loro azioni è minima.

Allo stesso modo nelle file, credo, è necessario trovare i segni giusti, cosa misurare in generale))))

È difficile non essere d'accordo.


Ma bisogna rendersi conto che senza capire lo SCOPO dell'intera ricerca si scivola molto rapidamente nell'insegnamento, nella presentazione del libro di testo corrispondente senza alcuna prospettiva di ottenere il prodotto finale.

 

riguardo agli aghi e alle inondazioni... è stata solo una coincidenza:

generiamo 100500*10^3 cammini casuali 1D; se prendiamo una singola traiettoria dall'intero fascio di cammini casuali e la esaminiamo, non segue realmente le conclusioni integrali generali. In alcuni punti le contraddice.

e qui lavoriamo/commerciamo/permettiamo di lavorare sempre con un singolo campione. Non ne abbiamo altri

 

СанСаныч Фоменко #:
  ...

è quello che fanno coloro che hanno scritto un "articolo" e non possono difendersi... come dimostrano le sue prime affermazioni contro l'istituto di ricerca.

... tutti sono stronzi...

 
СанСаныч Фоменко #:

È difficile non essere d'accordo.


Ma bisogna rendersi conto che senza comprendere lo SCOPO dell'intero studio, si scivola molto rapidamente nell'insegnamento, nella presentazione del relativo libro di testo senza alcuna prospettiva di ottenere un prodotto finale.

La meta senza capire la strada per raggiungerla è un sogno))))))

In generale, la ricerca di mercato senza strumenti globali di valutazione e analisi è simile a pensare al cosmo o alla materia più semplice, e sono possibili teorie corrette, che possono essere confermate da strumenti troncati.))))))

Sono più vicino alla ricerca di ora, cosa e come misurare in una serie di cose nuove che non sono ancora state notate.))))) Questo valuterebbe più correttamente lo stato. Il paradigma della previsione è piuttosto vicino, ma il compito è comunque diverso.

La logica dovrebbe essere questa. Misuriamo qualcosa e questa è la definizione dello stato. Misuriamo parametri diversi per stati diversi. E dichiariamo semplicemente il cambiamento di stato. Naturalmente, dovrebbe esistere una libreria/un insieme di stati. Misuriamo su tutte le scale e su tutti i tick. Spero che la logica delle misurazioni su scale diverse sia la stessa e che le scale dei tick non differiscano molto da quelle dei candlestick. Ecco com'è)))))

 
Si verificano molte incongruenze, compresa la rimozione degli outlier. Di solito ammontano al 10% della dimensione del set di dati, secondo diversi calcoli. Li hanno eliminati e cosa, e come si comporterà il modello quando l'outlier verrà catturato? )
Con le trasformazioni la situazione è più o meno la stessa.
Se si esegue una preelaborazione classica, i risultati peggiorano rispetto ai dati grezzi.
Oppure si finge che i miglioramenti casuali delle metriche siano sistemici.
Motivazione: