Regressione bayesiana - Qualcuno ha fatto un EA usando questo algoritmo? - pagina 27
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Beh, se ci sono troppi predittori con un punteggio inferiore a 2, allora non è possibile isolare i predittori utili con altri mezzi diversi dal mio. Come interpretare questo - non lo so. Non dimentichiamo che i predittori hanno un impatto non solo sulla variabile obiettivo, ma anche tra di loro. Molto spesso non è importante solo la lista dei predittori da rimuovere, ma anche l'ordine in cui vengono rimossi.
Chiaramente, i predittori sono di solito interdipendenti.
Mi sembra che tu stia portando all'uso di metodi stocastici come l'annealing simulato. Anche io lo uso. Ho anche un programma che può calcolare abbastanza intelligentemente la rilevanza di un insieme di predittori (1 o più) su una variabile target, e ci ho messo sia metodi di selezione avidi che stocastici. Da qualche parte avida funziona meglio, da qualche parte stocastica.
MA! Se uso la foresta decisionale (o GBM) e faccio uscire la significatività delle variabili dal modello addestrato, vedo che alcune di esse sono solo raramente o mai usate.
Sta dicendo che ridurre la dimensionalità può migliorare la qualità del modello (ridurre il fit)? È applicabile alla foresta della decisione?
Non sorprende che lei non sia un botanico in termini di quantili, crossvalidazioni e bootstraps.
Chiaramente, i predittori sono di solito interdipendenti.
Mi sembra che tu stia portando all'uso di metodi stocastici come l'annealing simulato. Anche io lo uso. Ho anche un programma che può calcolare abbastanza intelligentemente la rilevanza di un insieme di predittori (1 o più) su una variabile target, e ci ho messo sia metodi di selezione avidi che stocastici. Da qualche parte avida funziona meglio, da qualche parte stocastica.
MA! Se uso la foresta decisionale (o GBM) e faccio uscire la significatività delle variabili dal modello addestrato, vedo che alcune di esse sono solo raramente o mai usate.
Sta dicendo che ridurre la dimensionalità può migliorare la qualità del modello (ridurre il fit)? Questo vale per una foresta di soluzioni?
SVM, ada, vari alberi.
La riduzione della dimensionalità non è l'obiettivo.
I predittori rilevanti per la variabile obiettivo sono presi e un algoritmo di selezione dei predittori viene eseguito su questo set. Cosa produrrà nella prossima finestra non si sa: forse lascerà tutti i predittori, forse una parte di....
PS
SU GBM. In qualche modo non ha ottenuto risultati migliori di ada...
PSPC
Secondo i miei risultati gli algoritmi di selezione dei predittori più efficienti in Caret (rfe, saf, gaf). Purtroppo non per tutti i modelli. Hai qualche esperienza nell'usarli?
Lasciatemi chiedere la vostra opinione, il mercato forex in particolare le valute è davvero un prezzo di domanda e offerta (la gente compra e vende) o è un sistema automatizzato per portare via i soldi? Come (casinò) ho visto alla roulette la palla cadere dove non dovrebbe cadere, un magnete ha funzionato al 100% sicuro se si vuole il 1000% sicuro. Spiegherò perché una tale domanda, il prezzo riesce a camminare in modo tale che i sistemi che ho usato, me compreso, perso soldi, a giudicare dal forum non sono l'unico tale, cioè prende fuori tutti.
Leggi qui: http://www.foxbusiness.com/features/2014/11/12/six-big-banks-fined-43b-in-fx-rate-rigging-scam.html
Questo in particolare: "L'OCC ha anche scoperto che i trader hanno discusso azioni che avrebbero potenzialmente danneggiato i loro clienti ma avvantaggiato se stessi e le loro banche e hanno concordato di non fare trading in particolari valute".
Lasciatemi chiedere la vostra opinione, il mercato forex in particolare le valute è davvero il prezzo della domanda e dell'offerta (le persone che comprano e vendono) o è un sistema automatizzato per portare via i soldi? Come (casinò) ho visto alla roulette la palla cadere dove non dovrebbe, un magnete ha funzionato al 100% sicuro se si vuole il 1000% sicuro. Spiegherò perché una tale domanda, il prezzo riesce a camminare in modo tale che i sistemi che ho usato, me compreso, perso soldi, a giudicare dal forum non sono l'unico tale, cioè prende fuori tutti.
Per cominciare, non usate la martingala in nessuna forma. :)
E i movimenti dei prezzi (tendenze a medio e lungo termine) non sono determinati da sei banche anche molto potenti, ma da ragioni fondamentali - bilancia commerciale, tasso di sconto, indice dei prezzi, ecc.
SVM, ada, vari alberi.
La riduzione della dimensionalità non è un obiettivo.
I predittori rilevanti per la variabile obiettivo sono presi e l'algoritmo di selezione dei predittori viene eseguito su questo set. Cosa produrrà nella prossima finestra non si sa: forse lascerà tutti i predittori, forse una parte di....
PS
SU GBM. In qualche modo non ha ottenuto risultati migliori di ada...
PSPC
Secondo i miei risultati gli algoritmi di selezione dei predittori più efficienti in Caret (rfe, saf, gaf). Purtroppo non per tutti i modelli. Ha esperienza nell'usarli?
SVM, ada, vari alberi.
La riduzione della dimensionalità non è un obiettivo.
I predittori rilevanti per la variabile obiettivo sono presi e l'algoritmo di selezione dei predittori viene eseguito su questo set. Cosa produrrà nella prossima finestra non si sa: forse lascerà tutti i predittori, forse una parte di....
PS
SU GBM. Per qualche ragione non ho ottenuto risultati migliori di ada...
PSPC
Secondo i miei risultati gli algoritmi di selezione dei predittori più efficienti in Caret (rfe, saf, gaf). Purtroppo non per tutti i modelli. Ha esperienza nell'usarli?
Uso sia metriche di importanza nella foresta decisionale, sia metriche informative (basate sull'informazione reciproca). In generale, credo che nei modelli di tipo foresta decisionale non sia necessario preselezionare......
E fate attenzione a Fomenko e altri... Potrebbero condurti in una foresta accidentale)))
Sì.
E fate attenzione a Fomenko e altri... potrebbero condurti nel bosco sbagliato)))