가장 낮은 RMSE에 따라 3가지 다른 기능의 기간 자동 선택, 시장에서 기능의 중요성은 절대값 및 다른 기능에 비해 시간이 지남에 따라 크게 변한다는 것을 알 수 있습니다. 때로는 같은 기간의 징후가 유지되거나 약간 변경되는 안정적인 기간이 있지만 일반적으로 변동성이 큽니다. 이것은 단지 작은 컷입니다. 모든 예측 변수는 고정된 형태를 갖습니다.
도서관 : 이것은 본질적으로 무엇을 의미합니까? 달러가 몇 달 동안 연속적으로 성장했다면(추세가 있음) 훈련 예제의 수를 균등화하여 지금까지 플랫이 있었던 것처럼 NN을 표시할 것입니다. 그리고 그녀는 그에 따라 플랫에서 배울 것입니다. 맞나요? 트렌드에 대해 똑같이 배우게 놔둘까요?
그러나 새로운 데이터의 가격이 떨어지기 시작한다면 어떻게 될까요? 모델이 성장을 기다리고 있습니다. 그런 상황에서 내가 사용하는 모델은 약간 멍청해지기 시작하고 오랫동안 거래에 앉아 앉아 있습니다.
내가 무엇을 말하고, 시도하고, 경험을 공유할 수 있는지, 이것이 흥미롭게 읽을 수 있는 것입니다.
모든 바에서 모델을 재교육시키려고 했습니다...
예 - 모델이 정적 모델보다 더 잘 수행됩니다(훈련된 후).
아니- 모델은 작업 중이라고 부를 수 없습니다.
p.s. 잘 부탁드립니다.
모델이 전혀 재훈련되지 않고 옵티마이저에서 특정 매개변수가 조정되지만 다른 모델을 통해 기능이 지속적으로 피팅되므로 첫 번째 모델은 항상 거의 동일한 결과를 제공하지만 기능의 기간이 변경된다는 사실 때문에 시장에 따라 더 많은 다방향 신호를 생성하거나 더 적게 생성합니다. 예를 들어 평평하고 짧은 기간의 예측 변수는 추세의 경우 큰 기간에 적합합니다. 아직 지연이 있다는 것은 분명하지만 문제는 그것이 얼마나 중요한가입니다. 그러나 일정 기간 동안 전체의 모든 것이 여전히 최적화되고 있기 때문에 슈퍼 적응형 스타일로 밝혀졌습니다.
글쎄요, 간단히 말하면 이것들은 내 환상입니다. 스킨을 마무리하는 방법을 보여 드리겠습니다)
모델이 전혀 재훈련되지 않고 옵티마이저에서 특정 매개변수가 조정되지만 다른 모델을 통해 기능이 지속적으로 피팅되므로 첫 번째 모델은 항상 거의 동일한 결과를 제공하지만 기능의 기간이 변경된다는 사실 때문에 시장에 따라 더 많은 다방향 신호를 생성하거나 더 적게 생성합니다. 예를 들어 평평하고 짧은 기간의 예측 변수는 추세의 경우 큰 기간에 적합합니다. 아직 지연이 있다는 것은 분명하지만 문제는 그것이 얼마나 중요한가입니다.
글쎄요, 간단히 말해서 이것은 내 환상입니다. 스킨을 마무리하는 방법을 보여 드리겠습니다)
기사에서 코드를 실행했는데 모든 것이 처음으로 작동했습니다.
버전 R 3.4.2이지만 이것이 특별히 중요하다고 생각하지 않습니다.
나는 R이 열려 있습니다. 그래서 그것에 잼이 있습니다.
여기 일부는 가격 분류에 종사하고 있습니다. 이것은 그들을 위한 것입니다.
분류 유형은 교사가 결정하므로 매우 주의해야 합니다.
교사가 추세(추세 모델)인 경우 위아래로 동일한 양(대략)이 있어야 합니다. 그러나 측면으로 무엇을 할 것인지 명확하지 않습니다. 그리고 측면이 있으면 명확하지 않습니다. 무엇이 위이고 무엇이 아래인지입니다. 추세와 막다른 골목.
따라서 여기에서 논의되는 가장 유망한 방법은 가격 인상을 예측하는 것입니다. 그러나 그에게 선생님은 트렌드와 다르지 않습니다.
그건 그렇고, 아무도 여기에서 가격 분류를 다루지 않습니다.
시계열 예측 에 종사하는 경우 기사를 읽는 것이 좋습니다.
귀하의 링크는 고정 시계열입니까? 지수 평활화로 판단하면 그렇습니다. 금융 시장에는 고정된 시계열이 없습니다 .
당신이 참조하는 기사는 예측과 아무 관련이 없습니다. 분석 형식의 곡선 외삽입니다. 틈이 생긴다면? 그리고 어떤 드라기나 다른 누군가가 있다면?
가장 낮은 RMSE에 따라 3가지 다른 기능의 기간 자동 선택, 시장에서 기능의 중요성은 절대값 및 다른 기능에 비해 시간이 지남에 따라 크게 변한다는 것을 알 수 있습니다. 때로는 같은 기간의 징후가 유지되거나 약간 변경되는 안정적인 기간이 있지만 일반적으로 변동성이 큽니다. 이것은 단지 작은 컷입니다. 모든 예측 변수는 고정된 형태를 갖습니다.
즉, 바보 같은 통계를 넣어. 언어, 시장에 일정한 패턴이 존재한다는 귀무가설이 확인되지 않음
결론: 최소한 2개의 모델을 만들어야 합니다. 하나는 실시간으로 유익한 기능을 선택하고 다른 하나는 이에 대해 훈련 및 재훈련됩니다. 그리고 이를 위해서는 기능의 변형이 영향을 미칠 시스템이 필요합니다. 전체를 전체 시스템으로 간주합니다.
결론: 최소한 2개의 모델을 만들어야 합니다. 하나는 실시간으로 유익한 기능을 선택하고 다른 하나는 이에 대해 훈련 및 재훈련됩니다.
나에 관해서는, 그 모델은 항상 시장의 기존 특성과 관련하여 항상 한 단계 뒤처지고, 항상 한 단계 낡아지기 때문에 결론이 옳지 않다...동일하게 뒤쳐지는 불행한 평균..
분류 모델을 훈련시키려면 클래스 "1"의 훈련 예제의 수가 클래스 "2"의 훈련 예제의 수와 일치하도록 클래스 수의 균형을 맞춰야 한다는 표시가 있습니다(그리고 불필요한 예제는 제거)
일부 회귀 모델에 대한 유사한 요구 사항을 발견했지만 여기서는 더 복잡합니다. 목표가 0.001인 예제의 수는 목표가 -0.001인 훈련 예제의 수와 일치해야 합니다.
대상이 0.002인 예제의 수는 대상이 -0.002인 예제의 수와 일치해야 합니다.
이 밸런싱을 수행하는 스크립트는 다음과 같습니다.
나에 관해서는, 그 모델은 항상 시장의 기존 특성과 관련하여 항상 한 단계 뒤처지고, 항상 한 단계 낡아지기 때문에 결론이 옳지 않다...동일하게 뒤쳐지는 불행한 평균..
네, 하지만 아니요 .. 글쎄요. 없는 것보다 낫다
이것은 본질적으로 무엇을 의미합니까?
달러가 몇 달 동안 연속적으로 성장했다면(추세가 있음) 훈련 예제의 수를 균등화하여 지금까지 플랫이 있었던 것처럼 NN을 표시할 것입니다. 그리고 그녀는 그에 따라 플랫에서 배울 것입니다. 맞나요? 트렌드에 대해 똑같이 배우게 놔둘까요?
그러나 새로운 데이터의 가격이 떨어지기 시작한다면 어떻게 될까요? 모델이 성장을 기다리고 있습니다. 그런 상황에서 내가 사용하는 모델은 약간 멍청해지기 시작하고 오랫동안 거래에 앉아 앉아 있습니다.
네, 하지만 아니요 .. 글쎄요. 없는 것보다 낫다
내가 무엇을 말할 수 있는지, 시도하고, 경험을 공유하십시오. 이것이 흥미로운 것입니다.
나는 모든 막대에서 모델을 재교육하려고 시도했습니다 ...
예 - 모델이 정적 모델보다 더 잘 수행됩니다(훈련된 후).
아니 - 모델은 작업 중이라고 부를 수 없습니다.
p.s. 더 잘하시길 바랍니다.내가 무엇을 말하고, 시도하고, 경험을 공유할 수 있는지, 이것이 흥미롭게 읽을 수 있는 것입니다.
모든 바에서 모델을 재교육시키려고 했습니다...
예 - 모델이 정적 모델보다 더 잘 수행됩니다(훈련된 후).
아니 - 모델은 작업 중이라고 부를 수 없습니다.
p.s. 잘 부탁드립니다.모델이 전혀 재훈련되지 않고 옵티마이저에서 특정 매개변수가 조정되지만 다른 모델을 통해 기능이 지속적으로 피팅되므로 첫 번째 모델은 항상 거의 동일한 결과를 제공하지만 기능의 기간이 변경된다는 사실 때문에 시장에 따라 더 많은 다방향 신호를 생성하거나 더 적게 생성합니다. 예를 들어 평평하고 짧은 기간의 예측 변수는 추세의 경우 큰 기간에 적합합니다. 아직 지연이 있다는 것은 분명하지만 문제는 그것이 얼마나 중요한가입니다. 그러나 일정 기간 동안 전체의 모든 것이 여전히 최적화되고 있기 때문에 슈퍼 적응형 스타일로 밝혀졌습니다.
글쎄요, 간단히 말하면 이것들은 내 환상입니다. 스킨을 마무리하는 방법을 보여 드리겠습니다)
모델이 전혀 재훈련되지 않고 옵티마이저에서 특정 매개변수가 조정되지만 다른 모델을 통해 기능이 지속적으로 피팅되므로 첫 번째 모델은 항상 거의 동일한 결과를 제공하지만 기능의 기간이 변경된다는 사실 때문에 시장에 따라 더 많은 다방향 신호를 생성하거나 더 적게 생성합니다. 예를 들어 평평하고 짧은 기간의 예측 변수는 추세의 경우 큰 기간에 적합합니다. 아직 지연이 있다는 것은 분명하지만 문제는 그것이 얼마나 중요한가입니다.
글쎄요, 간단히 말해서 이것은 내 환상입니다. 스킨을 마무리하는 방법을 보여 드리겠습니다)
"기능/예측기 기간"은 무엇을 의미합니까? 기간은 무엇입니까? )