Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2814

 
Maxim Dmitrievsky #:
Pensando bem
mytarmailS #:
Você não pode, é diferente...

O Hmm prevê em qual cluster você está agora, o Clustering mostra em qual cluster você estava, post factum.
Em termos simples.

Eu pensei, tentei, fiz experimentos, escrevi código...

 
mytarmailS #:

Eu pensei, tentei, fiz experimentos, escrevi código...

Então você acha que o clustering não funciona em dados novos? Isso é um absurdo.)

E se você acha que o hmm pode ser considerado um algoritmo de agrupamento.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Então você acha que o clustering não funciona com novos dados? Isso é um absurdo )

você não está entendendo...

Existe um cluster/estado.

Ele tem um começo, tem um fim, digamos, 5 velas.


Por meio da klsterização, você saberá o número desse cluster no 5º candle (quando o protótipo do cluster for comparado ao estado atual).

Por meio de hmm, você saberá o número do cluster/estado na 1ª vela (ou melhor, a probabilidade)

 
mytarmailS #:

você não está entendendo.

há um grupo/estado

Ele tem um começo, tem um fim, digamos, 5 velas.


Por meio da klsterização, você saberá o número desse cluster na 5ª vela (quando o protótipo do cluster for comparado ao estado atual).

Por meio da hmm, você saberá o número do cluster/estado na 1ª vela (ou melhor, a probabilidade).

Você saberá o número do cluster nos dados atuais em ambos os casos, sem atraso.

Hmm é o mesmo algoritmo de agrupamento para sequências. Nada de extraordinário.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Você saberá o número do cluster nos dados atuais em ambos os casos, sem nenhum atraso

Não.

O agrupamento é um reconhecimento.

Hmm, é prever em que estado você está agora.


Digamos que tenhamos dois estados, com cabeça e sem cabeça.


É assim que o agrupamento funciona - comparando-o com um protótipo de agrupamento.


Ou seja, aprendemos sobre o estado do cluster após o fato, quando a comparação com o protótipo já ocorreu.

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E o HMM nos dará a probabilidade de estarmos no estado do GP.


 
mytarmailS #:

Não.

Clustering é reconhecimento.

Hmm, está prevendo em que estado você está agora.

Pare com isso).
 
Maxim Dmitrievsky #:
Pare com isso!)

Você também...

Se o algoritmo de Viterbi do HMM puder produzir algo como clustering 111222444111111.....

e alguém escreveu que ele pode ser usado como um agrupamento, isso não significa que seja um agrupamento.

 
mytarmailS #:

Você também.

Se o algoritmo Viterbi do HMM puder produzir algo como o cluster 111222444111111....

e alguém escreveu que ele pode ser usado como um cluster, isso não significa que esteja fazendo cluster.

Quantos estados ocultos você define, você obtém o mesmo número de clusters. É a mesma coisa. Está bem, está bem, não gosto de ficar pensando nisso.

O que importa é a separação para o treinamento de modelos diferentes, não importa qual seja o princípio. De qualquer forma, a média dos incrementos afetará o número de clusters, é disso que você precisa.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Se você definir o número de estados ocultos, obterá o mesmo número de clusters. É a mesma coisa.

O que isso tem a ver com o assunto?

Pela última vez.

Com o clustering, você obtém o número do cluster quando o cluster termina.

Com o SMM, você obtém o número do cluster no início do cluster.

 
mytarmailS #:

O que isso tem a ver com o assunto?

Pela última vez.

Ao fazer um cluster, você obtém o número do cluster quando o cluster termina.

Com o SMM, você obtém o número do cluster no início do cluster.

Não, você está delirando.
Razão: