L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3179
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Guardate, perché se non vi viene dato un modello nella serie originale, il sentiero hilbertiano non vi condurrà alla meta che vi sta a cuore. I vostri sforzi si trasformeranno in diavolerie e troverete un ignominioso massacro invece di un paradiso.
😁😁
Ho chiesto agli sviluppatori di boost cosa fare con la multicollinearità e la selezione delle caratteristiche (preprocessing).
Ho ricevuto una risposta inequivocabile: amico, lascia perdere :)
e perché dovrei chiederlo se la conversione da flot a ints è necessaria principalmente per l'accelerazione su dati molto grandi
Il bonus può essere una piccola calibrazione del modello, in meglio o in peggio, secondo la fortuna.
ti daranno semplicemente la stessa risposta, quindi probabilmente hai paura di chiedere perché svaluterebbe tutti i tuoi anni di duro lavoro :)
Come si può svalutare il mio lavoro rispondendo a una domanda se lo giudico dal risultato?
Sì, il risultato non è super in termini di crescita metrica, ma c'è, anche in altre manifestazioni.
Per esempio, ci sono campioni in cui senza la pre-elaborazione con il mio metodo non potrei mai ottenere un modello redditizio su nuovi dati.
Ho chiesto agli sviluppatori di boost cosa fare per la multicollinearità e la selezione delle caratteristiche (preprocessing).
Ho ricevuto una risposta inequivocabile: amico, lascia perdere :)
E se ci sono un miliardo di tratti, possiamo semplicemente dimenticarcene? O dobbiamo comunque selezionare quelli che non sono correlati?
A volontà
Ho chiesto agli sviluppatori di boost cosa fare per la multicollinearità e la selezione delle caratteristiche (preprocessing).
Ho ricevuto una risposta inequivocabile: amico, lascia perdere :)
C'è una funzionalità di cui pochi parlano, a giudicare dalle informazioni sugli esempi reali di applicazione.
Ad esempio, la possibilità di raggruppare i predittori e di assegnare loro dei pesi. Vedo anche il potenziale per migliorare il modello, ma non sono in grado di sperimentare qui - richiede un sacco di ricerca.
E non è detto che la persona che originariamente aveva in testa l'intero progetto ci stia ancora lavorando, è molto probabile che ci siano colleghi e altri che migliorano l'algoritmo stesso in termini di velocità di esecuzione e correggono i bug. Ebbene, a volte compaiono piccole schegge.
Piuttosto per necessità, è necessario filtrare, nessuna opzione
Ci sono funzionalità di cui pochi parlano, a giudicare dalle informazioni sugli esempi reali di applicazione.
Ad esempio, la possibilità di raggruppare i predittori e di assegnare loro dei pesi. Vedo anche il potenziale per migliorare il modello, ma non sono in grado di sperimentare qui - richiede un sacco di ricerche.
E non è detto che la persona che originariamente aveva in testa l'intero progetto ci stia ancora lavorando, è molto probabile che ci siano colleghi e altri che migliorano l'algoritmo stesso in termini di velocità di esecuzione e correggono i bug. A volte compaiono anche piccole schegge.
Probabilmente è più facile non fare un miliardo di segni in primo luogo.