트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2758

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Maxim Dmitrievsky #:
이상값을 제거하고 샘플을 평활화하기 위해 리샘플링이 수행됩니다.

저는 일반적으로 엔트로피를 통해 상관관계를 찾아 의미 있는 샘플링을 제안했습니다. 칩에 더 많은 정보를 제공하기 위해서입니다. 또한 증분을 취하고 모든 종류의 변환을 통해 원래 시리즈에서 최대한의 정보를 추가합니다. 또한 고정되지 않은 끊김 현상 창도 있습니다. 새로운 접근 방식이며 아무도 해본 적이 없습니다. 하지만 코로나 바이러스에 걸려서 쉬고 있습니다 ☺️.

1. 이상값을 리샘플링해도 이상값이 제거되지 않습니다. 콜코즈 방식으로 해당 사분위수의 +/- 0.005보다 큰 모든 값을 이 값으로 변경하는 프로그램이 있습니다. 통계가 놀랍게 바뀝니다.

2. 특히 엔트로피에서 매우 흥미롭습니다. 결과를 보고 싶습니다 . 상관 관계는 고정 계열에 대한 것이므로 잊어 버릴 수 있습니다.

 
Maxim Dmitrievsky #: 또한 고정되지 않은 끊김 현상 창도 있습니다.

커밋되지 않은 스터터링 창이란 무엇인가요? 각 행의 기능/열 수가 다른가요? 하지만 항상 동일한 수의 열을 모델에 공급해야 합니다.

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СанСаныч Фоменко #:

1. 이상값 리샘플링은 제거되지 않습니다. 해당 사분위수의 +/- 0.005보다 큰 모든 값을 이 값으로 변경하는 kolkhoz 방식으로 수행할 수 있습니다. 통계는 놀랍게도 바뀝니다.

2. 특히 엔트로피에서 매우 흥미롭습니다. 결과를 보고 싶습니다 . 상관관계는 정적 계열에 대한 것이므로 잊어버려도 됩니다.

가우시안으로 모든 것을 리샘플링하면 제거됩니다.
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elibrarius #:

커밋되지 않은 창이란 무엇인가요? 각 행의 기능/열 수가 다른가요? 하지만 항상 같은 수의 열을 모델에 공급해야 합니다.

모더들이 정리하지 않았다면 얼마 전 어딘가에 위에 글을 썼습니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
그리고 위의 내용은 모드가 정리하지 않은 경우 최근에 어딘가에 작성되었습니다.

"고정되지 않은 창"에서 검색하면이 페이지 만 표시됩니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:
가우시안 내부에 있는 모든 것을 다시 샘플링하면 제거됩니다.

신기하지만 매우 영리합니다.

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elibrarius #:

'고정되지 않은 창'으로 검색하면 이 페이지만 나옵니다.

프랙탈 등에 대해 마지막 가격이 항상 최고의 예측력을 갖는 것은 아니라는 생각이 어딘가에있었습니다. 즉, 때로는 조건에 따라 또는 다른 ns를 통해 창을 중지하여 마지막 막대가 아닌 이전 막대가 예측에 참여하도록 수정해야하는 경우가 있습니다. 따라서 역사를 통해 앞뒤로 움직여야 합니다.
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СанСаныч Фоменко #:

궁금하지만 매우 복잡합니다.

가우스 혼합을 사용해 보세요. 관련 기사가 있습니다. 생성 모델입니다. 자동 인코더보다 증분에서 더 잘 작동합니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
이상값을 제거하기 위해 리샘플링을 수행하고 샘플을 가우시안화합니다.

저는 일반적으로 엔트로피 또는 상관관계에 의한 의미 있는 샘플링을 제안했습니다. 칩에 더 많은 정보를 제공하기 위해서입니다. 또한 증분을 취하고 모든 종류의 변환을 통해 원래 시리즈에서 최대한의 정보를 추가합니다. 또한 고정되지 않은 끊김 현상 창도 있습니다. 새로운 접근 방식이며 아무도 해본 적이 없습니다. 하지만 코로나 바이러스에 걸려서 쉬고 있습니다 ☺️.

캐주얼 지옥은 옵션으로 유익한 소설을 선택하는 데 도움이되어야했지만 거기에 관한 것이 아닌 것으로 밝혀졌습니다.

완전히 불분명합니다.

시계열의 다른 부분에 다른 창이 필요하다는 것을 정확히 알고 있습니다. 그러나 문제는 오래된 문제입니다. 일부 세그먼트에서 창을 선택하면 다음 세그먼트에서 반드시 동일한 창이 아니며 창 너비의 비 고정성의 일부 변형이 있습니다.

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СанСаныч Фоменко #:

전혀 명확하지 않습니다.

시계열의 다른 부분에 다른 창이 필요하다는 것을 확실히 알고 있습니다. 그러나 문제는 오래된 문제입니다. 일부 섹션에서 창을 선택하면 반드시이 창이 다음 섹션에있을 필요는 없으며 창 너비의 비 고정성의 변형이 있습니다.

내 머리는 나무입니다. 나중에 예제를 만들겠습니다.
예를 들어, 긴 하락을 예측하는 칩 세트가있었습니다. 그런 다음 각 막대로 창을 이동하는 것이 아니라 새 막대에 동일한 기능을 제출하는 것이 좋습니다. 그리고 다시 이동할 특정 지점까지 계속됩니다. 이 지점도 채워야 합니다.
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