L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2975
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Ti ho detto a sufficienza qual è il punto e perché la soluzione del problema aumenterà la stabilità del modello.
A cosa serve vantarsi di conoscere un pacchetto in R che può risolvere tale e talaltro problema se poi non posso usarlo?
Finora i tentativi sono stati infruttuosi, volete fare un tentativo?
No. Provate voi stessi (mentre i prossimi calcoli sono in corso e ci vorrà del tempo), le lingue sono simili.
Hai dato il metodo più semplice - sì, non è difficile.
Altri hanno la stessa semplice essenza. Nel testo ho descritto un paio di opzioni: saltare i duplicati e ricalcolare la dimensione del quantum di base tenendo conto dei duplicati. C'è anche la possibilità di dividere non per numero, ma per intervallo e di combinare questi metodi.
No. Provate voi stessi (mentre i prossimi calcoli sono in corso e ci vorrà del tempo), le lingue sono simili.
Altri hanno la stessa semplice essenza. Nel testo ho descritto un paio di opzioni: saltare i doppi e ricalcolare il quantum di base tenendo conto dei doppi. Esiste anche la suddivisione non per numero, ma per intervallo e la combinazione di questi metodi.
Il problema non è l'esecuzione meccanica, ma come calcolare le maglie non proporzionali. Le distribuzioni di densità di probabilità sono costruite lì e sono già quantizzate, a quanto ho capito.
Non ho molto tempo libero e preferisco dedicarlo alla codifica di ciò che so fare. Forse, se questo è l'ultimo compito, mi siederò e muterò per giorni e giorni, ma per ora preferisco passare ad altre direzioni di questo progetto. È un bene che le tabelle di quantizzazione possano essere scaricate.
Le distribuzioni di densità di probabilità sono costruite lì e sono già quantizzate,
Quale metodo di quantizzazione? Sono tutti in quella pagina.
se non posso usarlo?
Quale metodo di quantificazione? Sono tutti in quella pagina.
Metodo GreedyLogSum - come esempio, si può notare che la griglia non è uniforme. Suppongo che venga costruita una distribuzione lognormale mediante l'approssimazione delle metriche del campione e che la griglia venga realizzata in qualche modo su di essa. Non riesco a leggere le formule.
Ecco le formule in dettaglio.
Puoi parlare, ma non sono sicuro che tu possa sentire.
Sì, l'idea dell'albero decisionale potrebbe essere un'idea di lavoro per costruire un tavolo quantistico. Grazie per l'idea!
Anche se ho trovato un pacchetto sconosciuto e ho anche creato un albero.
Poi devo occuparmi dei loop in R, salvando gli alberi.
E in che formato vengono salvati? Probabilmente sotto forma di regole, il che significa che devo creare un parser che trasformi queste regole nel formato richiesto.
Non sarebbe più facile per me risolvere il problema attraverso un istogramma con intervalli uniformi dello 0,5%, combinando colonne simili per metriche/condizioni?
E in generale, ho chiesto inizialmente delle metriche che caratterizzino il campione che è caduto nel cutoff quantistico. Non avete idee in questa direzione o non volete pensare - ditemelo.
Altrimenti qui siamo abituati a fare spettacolo - ecco perché questo thread è spazzatura.
Metodo GreedyLogSum - come esempio, si può notare che la griglia non è uniforme. Suppongo che la distribuzione lognormale sia costruita dalla metrica del campione attraverso l'approssimazione e che la griglia sia fatta su di essa in qualche modo. Non so come leggere le formule.
Ecco le formule in dettaglio.
Questa semplice funzione crea anche una griglia non uniforme in base ai valori. Uniforme è uniforme.
∑ i = 1 n log ( w e i g h t ) , c h e i=1∑nlog(weight),dove
- n n - Il numero di oggetti distinti nel bucket.
- - w e i g h t weight - Il numero di volte in cui un oggetto nel bucket viene ripetuto.
Funziona con il numero di ripetizioni/duplicazioni. Tutto è più o meno uguale. Non sono riuscito a trovare la funzione (con una rapida ricerca), quindi non posso dirlo con certezza... Ho descritto le varianti della contabilità dei duplicati in precedenza, penso che sia una di queste o qualcosa di simile.
Questa semplice funzione renderà anche la griglia non uniforme nei valori. Uniforme è uniforme.
Funziona con il numero di ripetizioni/duplicati. Tutto è più o meno uguale. Non sono riuscito a trovare la funzione (con una rapida ricerca), quindi non posso dirlo con certezza... Ho descritto le opzioni di contabilità dei duplicati in precedenza, credo che ci sia una di queste o qualcosa di simile.
Credo che si tratti solo di tenere conto dei pesi in caso di valori ripetuti, vale a dire che appare una certa voluminosità e la griglia viene compressa su questo segmento.
Penso che sarete in grado di risolvere il problema!
Penso che si tratti solo di tenere conto dei pesi nel caso di valori ripetuti, vale a dire che appare un po' di ingombro e la maglia si restringe su quel segmento.
Penso che sarete in grado di risolverlo!
Forse, ma non vedo il pesce. Non uso affatto la quantizzazione. Preferisco esplorare i dati del galleggiante.