Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2846

[Aleksey Nikolayev]

Andrey Dik #:

É claro que existe alguma fórmula, talvez até secreta, mas se fosse possível atribuir pesos aos componentes do critério complexo.... mmm, fabuloso.

A julgar pela descrição, pode-se entender que primeiro uma parte das melhores passagens por um critério é selecionada, depois, dentre as selecionadas, uma parte das melhores passagens pelo segundo critério é selecionada, e assim por diante.

"Ele permite que você selecione as melhores passagens passo a passo: primeiro pelo número de negociações, depois, a partir dessa amostra, pela expectativa de lucratividade, depois pelo fator de recuperação, e assim por diante."

[Andrey Dik]

Aleksey Nikolayev #:

A julgar pela descrição, pode-se entender que primeiro uma parte das melhores passagens é selecionada de acordo com um critério, depois, dentre as selecionadas, é selecionada uma parte das melhores passagens de acordo com o segundo critério, e assim por diante.

"Ele permite que você selecione as melhores passagens passo a passo: primeiro pelo número de negociações, depois, a partir dessa amostra, pela expectativa de lucratividade da matriz, depois pelo fator de recuperação e assim por diante."

o critério é calculado de uma vez, em cada passagem da otimização, e não no final da otimização, levando em conta todos os resultados de cada passagem separadamente. é por isso que há uma inconsistência entre o fato e a descrição na ajuda.

[Evgeni Gavrilovi]

Maxim Dmitrievsky #:

Não vi imediatamente nenhuma diferença ou vantagem

Uma nova maneira de gerar dados tabulares. Ela é muito melhor? Ou o GMM ainda está fora da competição?

https://github.com/kathrinse/be_great

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeni Gavrilovi #:

Uma nova maneira de gerar dados tabulares. Ela é muito melhor? Ou o GMM ainda está fora da competição?

https://github.com/kathrinse/be_great

Não sei, não analiso dados tabulares

Não é bom para séries temporais

Algum T-gan provavelmente seria melhor

⚙️ Redes adversárias ger adoras de transformadores de séries temporais

Github: https://github.com/jsyoon0823/TimeGAN

Artigo: https://arxiv.org/abs/2205.11164v1

Dados de ações: https://finance.yahoo.com/quote/GOOG/history

Dados de energia: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Appliances+energy+prediction

@ai_machinelearning_big_data

[Evgeni Gavrilovi]

Maxim Dmitrievsky #:
Alguns T-gan provavelmente seriam melhores

E como você verifica a plausibilidade? Comparando as distribuições dos dados reais e sintéticos separadamente para cada série?

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeni Gavrilovi #:

Como você verifica a probabilidade? Comparando as distribuições dos dados reais e sintéticos separadamente para cada série?

Já vi uma comparação visual via PCA em algum lugar, mas não me lembro de imediato. Talvez mais tarde.

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeni Gavrilovi #:

Como você verifica a probabilidade? Compare as distribuições dos dados reais e sintéticos separadamente para cada série?

https://hackernoon.com/a-gan-approach-to-synthetic-time-series-data-pe2r33fd

[Aleksey Vyazmikin]

Que preditores podem ser inventados para histogramas?

Eu os anexei como arquivos, pois as imagens não querem ser inseridas - provavelmente outro bug.

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

Que preditores podemos criar para histogramas?

)))))))

Qual é a diferença entre um histograma e pontos? Tenho vergonha de perguntar, além da visualização

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:
)))))))

Qual é a diferença entre um histograma e pontos? Tenho vergonha de perguntar, além da visualização

Você pode visualizar qualquer forma com pontos. A visualização é necessária para estimular o pensamento abstrato, que estimula a geração de ideias.

De fato, no histograma há um preditor binário da amostra, as barras vermelhas significam que o sinal desapareceu (zero), e sua altura significa por quanto tempo não houve sinal "1" na amostra.

Presumo que o caráter diferente da distribuição de frequência da ocorrência do sinal na amostra possa servir para classificar o uso posterior desse preditor no treinamento. Dessa forma, o preditor pode ser excluído ou recomendado para uso somente para a construção de divisões de raiz superior.

É por isso que os preditores são necessários para descrever histogramas. Sim, também podemos criar preditores para o equilíbrio TP+FP - as ideias para sua descrição também são interessantes, exceto as já conhecidas.