Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3144

[Excluído]  
mytarmailS #:
Recentemente, fiz uma microanálise dos sinais.

O resultado é que 99,9% dos sinais publicados não duram mais do que um ou dois anos.

Portanto, um sinal publicado é um indicador

Um sinal publicado é algo muito importante.

Uma pessoa pode estar sentada ali batendo as mãos nos botões.

Ele está fora do mercado há mais de dois anos. Isso não é muito tempo?

P.Z.

Tente entender, lendo com mais calma, o que você escreveu acima?

Há pelo menos uma afirmação correta?

 
Lorarica #:

Um sinal publicado, um conceito muito parecido com esse.

Poderia ter sido um cara sentado lá batendo as mãos nos botões.

Está fora de serviço há mais de dois anos. Isso não é muito tempo?

P.Z.

Tente entender, lendo mais devagar, o que você escreveu acima?

Há pelo menos uma afirmação correta?

Não li com atenção

[Excluído]  

Quando você perceberá que precisa de uma educação para trabalhar no mercado?

E não uma educação qualquer.

P.Z.

Como você tem aqui, tudo é complicado.

Por exemplo, quem vai ler 31.400 mensagens?

Pegue, reduza, resuma.

Você tem pessoas inteligentes que conhecem essa coisa de aprendizado de máquina, certo?

O que há de errado com meu conselho?

Tudo de bom, só para você.

P.Z.

 
mytarmailS #:

não leu com atenção

não alimente os trolls - caso contrário, eles inundarão completamente o tópico

 
Lorarica #:

Perdão.

Filial com 7 anos de existência, 31400 postagens, onde está o resultado?

E o que acontece se você excluir 30.000 publicações se não houver nada nelas?

Ou há? Quem sabe?

P.Z.

Banan/Anan=1,23

Este é um tópico de comunicação. O tópico de comunicação é MO. Aqui, as pessoas se comunicam, compartilham suas impressões e, às vezes, resultados intermediários.

Ninguém a obrigou a criar gradualmente um consultor comercial funcional. Portanto, você pode ser facilmente apontado como um agressor, tenha cuidado

 
СанСаныч Фоменко #:

Leia os textos em chinês e reconte as informações contidas neles.

Bem, sim, eu sou um mau receptor de textos em chinês). Mas isso não significa que não haja informações em um determinado texto em chinês, porque você pode introduzir um conversor de informações adicional - um tradutor de chinês para russo - e então ficará claro se há informações em um determinado texto em chinês ou se é apenas um conjunto aleatório de caracteres.

 

Com relação à estabilidade (c) SanSanych. Se você adicionar o tempo a um conjunto de atributos, poderá comparar sua importância com outros. Se uma característica for mais significativa do que o tempo, então ela é estável. Talvez isso faça algum sentido)

Por exemplo, se alguém construir uma árvore decisiva, faça isso somente até a primeira divisão no tempo. Se a árvore estiver vazia, então todos os sinais são ruins. Uma justificativa para essa abordagem (no caso das árvores) pode ser a semelhança dos algoritmos de busca de ponto de divisão com a detecção de ponto de mudança de uma série temporal. Em ambos os casos, geralmente se busca a divisão de uma única amostra em duas subamostras maximamente diferentes.

[Excluído]  
Peço muitas desculpas, mas por que as fichas não podem ser simplesmente testadas por meio do modelo em novos dados nesse caso?

Ela tem exatamente a mesma perda de log ortodoxa na janela que a informação mútua ou outras métricas semelhantes.

E, em termos de eficiência, será quase a mesma coisa, infinito multiplicado por infinito, já que duas séries aleatórias são comparadas.

(с)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Peço desculpas, mas por que você não pode simplesmente verificar os chips por meio do modelo em novos dados nesse caso?) estabilidade é estabilidade.
.

Ela tem exatamente a mesma perda de log ortodoxa em sua janela que a informação mútua ou outras métricas semelhantes.

E, em termos de eficiência, será praticamente a mesma coisa, infinito multiplicado por infinito, já que duas séries aleatórias são comparadas.

(с)

É difícil dizer. Na minha opinião, uma janela grande, várias vezes maior do que o normal, é usada para análise. Em seguida, construímos uma árvore de decisão sobre ela, acrescentando o tempo como um recurso. Se tudo começar com divisões de tempo, chamamos os outros sinais de ruins, instáveis. Mesmo que esses sinais de repente funcionem bem em janelas menores, ainda haverá instabilidade, porque as dependências em janelas diferentes serão muito diferentes.

[Excluído]  
Aleksey Nikolayev #:

É difícil dizer. Na minha opinião, uma janela grande, várias vezes maior do que o normal, é usada para análise. Em seguida, construímos uma árvore de decisão sobre ela, acrescentando o tempo como um recurso. Se tudo começar com divisões de tempo, chamamos os outros sinais de ruins, instáveis. Mesmo que esses sinais em janelas menores de repente funcionem bem, ainda haverá instabilidade, porque as dependências em janelas diferentes serão muito diferentes.

Entendo isso, você também pode analisar a floresta causal. A propósito, eu não a estudei. Se alguém a descobrir, seria interessante ler sobre experimentos com ela
Não entendo a abordagem de Sanych :) ele está analisando o erro RMS. Ou RMS em uma janela deslizante.