Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1552
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
в каком плане не учитывает? недосэмплнг каких-то паттернов?
можно накопировать их
На сколько я понял, CatBoost вообще берет случайное окно в алгоритме выборки для расчета сплита до 64 значений (только не понял, это к категориальным относится предикторам или ко всем).
Суть в том, что большинству алгоритмов не важно в 1/10 части выборки произошла активация листа или она была распределена по всей выборке - я считаю, что распределение должно быть по всей выборке (допустим в каждой 1/5 не менее 10-15%), и нужно учитывать экономические показатели при этом по мимо статистических - это я и делаю, проверяя отдельно листы.
Вообще, сам по себе он очень крутой и удобный, + улучшают постоянно. Говорят, обогнал xgboost почти во всем. Правда, до сих пор открытый вопрос - что лучше для временных рядов НС или бустинг
Как говорил ранее, по мнению разработчиков если предикторы подобны друг другу, в одинаковых единицах измерения, то НС лучше, но у меня не ретурны просто, а Вы бы попробовали НС.
Как говорил ранее, по мнению разработчиков если предикторы подобны друг другу, в одинаковых единицах измерения, то НС лучше, но у меня не ретурны просто, а Вы бы попробовали НС.
для приращений именно рекуррентные хорошо подходят и их модификации, потом попробую
для приращений именно рекуррентные хорошо подходят и их модификации, потом попробую
Всё может быть, надо пробовать.
По последнему видео - не согласен, что код не изменит интерес - если человек только пробует свои силе в питоне и МО, то ему будет так интересней смотреть, и вопросы могут быть по существу. Хотя, аудиторию бывает сложно понять, и да, не всё так сразу.
По фичам - не лучше ли попробовать разные линейные формулы для выбора приращений, чем просто рандом? Может надо три ретурна со смещением от 1 до 10 и тридцать со смещением от 10 до 50.
Немного покритикую) Максим я ни ***не понял.....
Совет, чтобы понять, что там колдуешь, нужно видеть код. Поэтому выложи к каждому видео код в блоге или где-нибудь, только открытым кодом, без всяких файлов.
В коде размести комментарии. Тогда можно на практике применять куски кода и о чем-то рассуждать. А так это пока просто ролики в которых идут размышления вслух)
P.S. Что за библиотека, которой регулируешь масштаб графика, работает только в браузере?
Не все можно кодом сделать..
Например,выставление отложенных ордеров(некоторых их вариантов)
Немного покритикую) Максим я ни ***не понял.....
Совет, чтобы понять, что там колдуешь, нужно видеть код. Поэтому выложи к каждому видео код в блоге или где-нибудь, только открытым кодом, без всяких файлов.
В коде размести комментарии. Тогда можно на практике применять куски кода и о чем-то рассуждать. А так это пока просто ролики в которых идут размышления вслух)
P.S. Что за библиотека, которой регулируешь масштаб графика, работает только в браузере?
я офигею по коду отвечать всем, времени не хватит
какой-то промежуточный вариант потом скину
https://kernc.github.io/backtesting.py/
По фичам - не лучше ли попробовать разные линейные формулы для выбора приращений, чем просто рандом? Может надо три ретурна со смещением от 1 до 10 и тридцать со смещением от 10 до 50.
там не рэндом, просто смещается среднее на n-пунктов
ну рынок это случайное блуждание, какую модель под него подбирать? только случайную )
Максим классный подход. Нужно ответочку тебе записать. Подскажите как организовать стрим??? Это будет одно видео, но постараюсь многое осветить.