Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1546
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sobre-aprendizagem no sentido de uma fraca generalização. Já escrevi acima como você pode contornar o problema, mas há abordagens mais elegantes, tenho certeza
Não há qualquer problema com a qualidade do treino no comboio + valide.
Talvez seja sobre os dados, não é a primeira vez que ouço de diferentes treinadores que dados homogêneos, como o incremento, são mais bem dados homogêneos para NS, e árvores de diferentes tipos funcionam melhor com dados não uniformes - padrões, notícias, fatores de risco, tempo, eventos, densidade da pilha, interesse aberto, volumes.
Se você não souber como fazer isso, você pode se surpreender com a diferença entre os sinais dos preços abertos e fechados.
Vejo que todos estão tentando treinar a rede com a ajuda de um professor.
Alguém tentou treinar a rede usando uma função alvo, tal como o factor de recuperação?
Eu seleciono folhas e construo um modelo a partir delas de acordo com meus parâmetros.
Não o sugere.
Na XGBoost a primeira árvore é o modelo bruto. Os outros corrigem o primeiro, e por um factor microscópico. Não se consegue pôr nada a trabalhar lá individualmente, eles só dão um bom resultado a toda a multidão.Em catbust aparentemente o mesmo princípio básico, com suas próprias peculiaridades.
Na verdade, também estou cético em relação a isso, exceto para tornar a árvore mais autêntica - estou preparando dados para 6 divisões agora, não acho que seja o suficiente.
No entanto, a própria essência da ponderação é apenas avaliar todas as folhas do modelo em regime de acréscimo, não se podendo excluir que haja um bom padrão entre elas, pois o princípio da construção de folhas é observado e leva em conta a construção independente por ganância, e depois verificar o melhoramento e avaliação das árvores. Vamos lá ver.
Então talvez seja tudo sobre os dados, não é a primeira vez que ouço de diferentes palestrantes que dados homogêneos, como incrementos, são melhores para alimentar NS, enquanto árvores de diferentes tipos funcionam melhor com dados heterogêneos - padrões, notícias, taxas de risco, tempo, eventos, densidade da copa, interesse aberto, volumes.
A propósito, sobre incrementos, você já tentou medir por ATR, ou porcentagem do preço de fechamento, em vez de em pips?
Não sei o que medir, não me interessa.
Estás a lutar com a coisa errada... Estou-me a cagar para o que medes.
Pelo contrário, pensei que a conversão para valores naturais teria um efeito, pois tenho todos os valores normalizados e quantificados (divididos em intervalos), e acontece que quando deixei os números puros, a aprendizagem deteriorou-se significativamente. É óbvio para mim agora, que o pré-processamento de dados faz a diferença.
Pelo contrário, pensei que a conversão para valores naturais teria um efeito, pois tenho todos os valores normalizados e quantificados (divididos em intervalos), e acontece que quando deixei os números puros, a aprendizagem foi significativamente prejudicada. É óbvio para mim agora que o pré-processamento dos dados faz a diferença.
Bem, você tem o seu próprio mundo bizarro lá fora, com os seus próprios animais )) Eu só uso incrementos e suas contrapartidas, e às vezes apenas preços, como os Padres ordenaram
Bem, você tem o seu próprio mundo bizarro lá fora, com os seus próprios animais )) Eu só uso incrementos e suas contrapartidas, e às vezes apenas preços, como os Padres ordenaram
Talvez eu cruze duas amostras com você e meus palpiteiros, só para experimentar?
Que tal cruzar duas amostras com os seus e os meus preditores, apenas para fins de experimentação?
Porquê? Quaisquer preditores são derivados de retornados. Basta adicionar retornos ao seu e considerá-los cruzados.
Porquê? Quaisquer perdedores são derivados de retornos. Basta adicionar retornos ao seu e considerá-lo já cruzado
Não sei o que voltar a acrescentar, em que tom e quantos.
Não sei o que voltar a acrescentar, em que altura e quantas peças.
Eu também não sei, é sempre diferente.