L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1299
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Stavo facendo qualcosa di simile - la domanda è di nuovo sui predittori e sui criteri di selezione (target). Ora (molti mesi dopo) finirò tutte le idee con i predittori e tornerò su questo argomento. E il risultato è lì in generale, ho postato prima come funzionano tali modelli, ma ho bisogno di campioni diversi con dispersione diversa, preferibilmente da modelli diversi.
E cosa usa AutoML come predittori e obiettivi?
bene, l'obiettivo dovrebbe essere noto, e i predittori sono trasformati su automi, e i modelli sono cercati
Scriverò quando (e se) ne saprò di più
Sto aspettando che Google aggiorni TensorFlow alla 2.0, si spera con il supporto di Python 3.7. Adoro tutto di google e questo pacchetto è quello per tutte le occasioni, ha tutto.
bene, gli obiettivi dovrebbero essere noti, e i predittori sono trasformati sulla macchina, e i modelli sono anche sovrascritti
Scriverò quando (e se) ne saprò di più
Sto aspettando che Google aggiorni TensorFlow alla 2.0, si spera con il supporto per python 3.7. Amo tutto da google e questo pacchetto è quello per tutte le occasioni, ha tutto.
Scrivi quando lo capisci, molto interessato ai predittori se sono stipulati pubblicamente lì. L'obiettivo è anche difficile nel nostro caso, a causa della stima aggiuntiva del modello sul denaro, che è buono per TP e SL fissi, in altri casi anche un buon modello dal punto di vista della capacità predittiva può fallire. In ogni caso prendo in considerazione nella stima di un modello la curva di classificazione dell'equilibrio e controllo per le cadute e altri criteri, come per l'equilibrio normale, perché mi aspetto uniformità di precisione di classificazione su tutto il campione.
Non ho ancora python, posso fare molte cose senza, ho molte idee che devono essere realizzate.
Scrivi quando lo capisci, i predittori sono molto interessanti se sono stipulati pubblicamente lì. L'obiettivo è anche difficile nel nostro caso, perché c'è una valutazione aggiuntiva del modello sul denaro, è buono per quelli con TP e SL fisso, per altri casi, anche un buon modello in termini di capacità predittiva, può fallire. In ogni caso prendo in considerazione nella stima di un modello la curva di classificazione dell'equilibrio e controllo per le cadute e altri criteri, come per l'equilibrio normale, perché mi aspetto uniformità di precisione di classificazione su tutto il campione.
E non ho ancora installato Python - ci sono molte cose che posso fare senza, ho molte idee che devono essere implementate.
Cioè, i predittori sono anche tuoi, ma trasformati da AutoML stesso e così sono i colpi.
Voglio dire che i predittori sono anche tuoi, ma sono trasformati da AutoML stesso e la selezione è automatica.
Non c'è niente di interessante in sostanza, solo un wrapper che fornisce funzioni aggiuntive :)
Quindi essenzialmente niente di interessante, solo un wrapper che dà funzioni extra :)
Si trattava di sbarazzarsi della routine
A differenza di alcuni articoli che suggeriscono di fare tutta la routine di datamining manualmente che è assurdo in mercati non stazionari
Ho già scritto molte volte la mia opinione che l'approccio statistico non funziona nei mercati non stazionari (cioè quello classico descritto nei libri di statistica e MO)Si trattava di sbarazzarsi della routine
In contrasto con il fatto che alcuni articoli suggeriscono di fare tutte le routine di datamining manualmente, il che è assurdo nei mercati non stazionari
Ho già scritto ripetutamente la mia opinione che l'approccio statistico non funziona nei mercati non stazionari (cioè quello classico descritto nei libri di statistica e MO)Beh, devi ancora capire tutto da solo - obiettivi e predittori. Pensavo che ci fosse una ricerca sul trovare i segni di un modello sovrallenato dalla sua struttura o qualcosa del genere. È importante per me imparare a trovare un modello che funzioni in un campione indipendente dal training e dal test (o viceversa - che non funzionerà), ma qui sorge anche la domanda "cosa significa funzionare?" e non è univoca. E l'automazione dell'analisi dei modelli non è una cosa difficile, almeno in catbust tutto ciò di cui avete bisogno è scaricato in diversi file, e poi basta analizzarli, o con MT, come faccio io, o con il vostro software.
Beh, sta ancora a voi trovare gli obiettivi e i predittori. Pensavo che ci fosse una ricerca sul trovare le caratteristiche di un modello sovrallenato in base alla sua struttura o qualcosa del genere. È importante per me imparare a trovare un modello che funzioni in un campione indipendente dai dati di allenamento e di test (o viceversa - quali non funzioneranno), ma qui sorge anche la domanda "cosa significa funzionare?" e non è univoca. E l'automazione dell'analisi dei modelli è facile, almeno in catbust tutto ciò che serve è scaricato in diversi file, e poi basta analizzarli, sia con MT, come faccio io, o con il proprio software.
ti sembra così adesso, perché non hai ancora assaggiato carote più dolci.
Ci arriverai in tempo se studierai invece di fantasticare.
Perché la tua fantasia, paragonata a quella dei team di google o dipmind nel campo dell'IA, è una goccia nel mare. Quindi devi prendere il ready-made.
Se scrivono che il modello deve essere usato così e così, allora è così. Non c'è niente da fantasticare, perché è importante capire ciò che è già stato inventatoLo pensi ora, perché non hai ancora assaggiato qualcosa di più dolce delle carote.
ci arriverai in tempo se studierai invece di fantasticare...
Perché le vostre fantasie come quelle di google o dipmind, nel campo dell'IA, sono una goccia nel mare. Ecco perché bisogna toglierlo dallo scaffale.
Non capisco la profondità del pensiero. Hai scritto che l'obiettivo e i predittori devono venire da te per quel software, e se è così, allora ho scritto che allora non ha molto senso, perché puoi fare tutto da solo e saprai come funziona, cosa migliorare e correggere.
Per quanto riguarda la seconda parte dell'affermazione, sono d'accordo, ma preferisco prendere quello che capisco come funziona.
Non capisco la profondità del pensiero. Tu stesso hai scritto che sia l'obiettivo che i predittori hanno bisogno di venire da te per quel software, e se è così, allora ho scritto che non ha molto senso allora, perché puoi fare tutto da solo e saprai come funziona, cosa migliorare e correggere.
Per quanto riguarda la seconda parte dell'affermazione, sono d'accordo, ma preferisco prendere ciò che capisco funziona.
AutoML è stato dato come esempio di automatizzazione dell'intero processo (o quasi), questa è la profondità del pensiero. La catena logica è semplice, a partire dal post iniziale. Ti stai portando in un vicolo cieco.
L'esempio è stato dato per spiegare cosa si intende per generalizzazione e non un'estrazione manuale di conoscenza come fai tu. Dice anche che la macchina fa meglio dell'uomo in quasi tutte le fasi.
Dubito che tu capisca come funziona il catbusto.
autoML è stato dato come esempio di automatizzazione dell'intero processo (o quasi), questa è la profondità del pensiero. La catena logica è semplice, a partire dal messaggio iniziale. Ti stai portando in un vicolo cieco.
L'esempio è stato dato per spiegare cosa si intende per generalizzazione e non un'estrazione manuale di conoscenza come fai tu. Dice anche che la macchina fa meglio dell'uomo in quasi tutte le fasi.
Dubito che tu capisca come funziona il catbusto.
Ok, prova, dimmi se vuoi. E se possibile confrontare la mia selezione e quella di ML, se possibile senza troppo lavoro da parte mia.
Sì, non capisco a fondo come funziona un catbusto, ma ho già la conoscenza e l'esperienza del funzionamento, e tutto ciò richiede tempo, che porta a una comprensione completa. Prendere qualcosa da zero e cercare di usarlo nel mio lavoro quando non ci sono sufficienti informazioni disponibili, beh, non è comodo per me. Anche con catbust devo cercare e capire tutto, tradurre, quindi è bene che ci siano quelli che lo capiscono meglio, ho qualcuno a cui chiedere aspetti tecnici del codice.