Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2554

 
Vladimir Baskakov #:
Não se trata de resolver um problema

Quero dizer a mesma coisa, eles definem tarefas e depois heroicamente tentam não resolvê-las ))))). Entendo que quanto mais difícil a tarefa, mais desculpas para um resultado negativo, gritos, simpatia e admoestações para projetos ainda mais difíceis )))).

 
Farkhat Guzairov #:

É isso que eu quero dizer, eles estabelecem metas e depois heroicamente tentam não resolvê-las )))). Eu entendo que quanto mais difícil a tarefa, mais desculpas para um resultado negativo, exclamações, simpatia e admoestações para projetos ainda mais difíceis )))).

Eu posso imaginar como eles atormentam as mulheres;).
 
mytarmailS #:

Eu lembro-me...

Eu tenho uma ideia ligeiramente diferente...

Se você pode prever qualitativamente a distribuição de futuras citações para, digamos, 50 velas adiante, então a partir dessa distribuição você pode montecarlo alguns milhares de filas e treinar o modelo, dessa forma o modelo irá funcionar adequadamente nas novas 50 velas em teoria...

Mas se a classe for prevista incorretamente, então montekarlo não vai ajudar

Você pode brincar com o tamanho da janela, olhar para a qualidade da generalização em diferentes. Há uma hipótese de entrar em alguns ciclos

 
Maxim Dmitrievsky #:

Mas se a classe não for prevista corretamente, então montekarlo não vai ajudar

você pode brincar com o tamanho da janela, olhar para a qualidade da generalização em diferentes. Há uma chance de entrar em alguns ciclos.

Porque é que a turma não prevê correctamente? Porque as citações não são o que o modelo espera, não a distribuição. Se eu pudesse gerar citações a partir da distribuição correcta, não haveria problema...
 
Maxim Dmitrievsky #:

O que queres dizer com "às vezes"?

Ou há algum tipo de canalização que já provou a sua eficácia, ou é apenas especulação ociosa.

Fazer do ruído uma classe separada não melhora, em teoria, o modelo (o ruído fica dentro do modelo e não vai a lugar nenhum).

sobre a deriva - é o básico, é um tradeoff tendencioso

Às vezes significa que, dependendo do modelo, dos preditores utilizados e das transformações. E há uma tubagem que já provou o seu valor.

Teoricamente pode não melhorar o modelo, mas praticamente melhora o resultado (o ruído fica dentro do modelo e não desaparece)O que significa isso?

Sobre o drift - isso é o básico, o trade-off de viés - não tem nada a ver com isso. Se não o entendes, não escrevas. Leia-o, estude-o.

Sê modesto, sê modesto...


 
Vladimir Perervenko #:

Às vezes isso significa, dependendo do modelo, dos preditores utilizados e das transformações. E há um oleoduto que já deu provas.

Teoricamente pode não melhorar o modelo, mas praticamente melhora o resultado (o ruído fica dentro do modelo e não vai a lugar nenhum) O que é isso?

Sobre o drift - isso é o básico, o trade-off de viés - não tem nada a ver com isso. Se não o entendes, não escrevas. Leia-o, estude-o.

Humilde, humilde...


você coloca o ruído na 3ª classe para não comercializar? É mais fácil prever a ocorrência de ruído do que prever a marca da classe para comprar ou vender.

é exactamente isto que eu quero dizer.

 

Vladimir parece estar a tentar combater a não-estacionariedade, deitando fora exemplos que (presumivelmente) pertencem a uma distribuição não-interactiva.

O trade-off entre viés e variância é procurado assumindo uma distribuição constante (distribuição conjunta de preditores e output)

 
Aleksey Nikolayev #:

Vladimir parece estar a tentar combater a não-estacionariedade, deitando fora exemplos que (presumivelmente) pertencem a uma distribuição não relevante.

O trade-off entre viés e variância é procurado assumindo uma distribuição constante (distribuição conjunta de preditores e output)

Remover outliers não é combater a não-estacionariedade...

 
Dmytryi Nazarchuk #:

A remoção de emissões não é uma luta contra a instabilidade...

Depende da natureza da sua origem.

 
Aleksey Nikolayev #:

Vladimir parece estar a tentar combater a não-estacionariedade, deitando fora exemplos que (presumivelmente) pertencem a uma distribuição não relevante.

O trade-off entre viés e variância é procurado assumindo uma distribuição constante (distribuição conjunta de preditores e outputs)

Assumindo que no futuro o modelo também deverá funcionar ) erros de todo o tipo (incluindo o ruído) estarão sempre presentes , o problema é encontrar um equilíbrio. Portanto, estamos a falar da mesma coisa, em essência.

Na verdade, eu estava a resolver este problema de uma forma diferente, é por isso que estou a escrever perguntas importantes

Razão: