Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2044

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:

она сама подбирает маску из весов при обучении для заданной длины шаблона

просто проходит окном по вектору признаком, окно меньше чем кол-во признаков. Происходит свертка

Показалось, что докладчик говорил о каких то готовых решениях маски, хм, видимо я не так понял.

[[Удален]]

Aleksey Vyazmikin:

Показалось, что докладчик говорил о каких то готовых решениях маски, хм, видимо я не так понял.

маска это скользящее окно

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:

любые данные, любой временной ряд

это технологии настоящего и будущего типа

Может вектор и покажет движения, но не колебания ли нам важней? Может нам надо искать точки с потенциальными сильные выбросами?

[[Удален]]

Aleksey Vyazmikin:

Может вектор и покажет движения, но не колебания ли нам важней? Может нам надо искать точки с потенциальными сильные выбросами?

шо?

[[Удален]]

mytarmailS:

Ты все веришь )))

20к кторировок

смари че вытворяет

Epoch  820 train err:  0.4057188332080841 tst err:  0.4114921987056732

надо тестер писать - смотреть

[Rorschach]

Прогнал в тестере, левый столбец матожидание. Явно есть зависимость от дня месяца, а катбуст 0 поставил.

Выходы разнообразнее.

[Aleksey Vyazmikin]

Rorschach:
Прогнал в тестере, левый столбец матожидание. Явно есть зависимость от дня месяца, а катбуст 0 поставил.

Просто зависимости мало для принятия или нет предиктора, особенно если есть лучшие варианты.

[[Удален]]

можно придумать нейросеть, которая будет придумывать метки

обучаем на куске истории выдавать метки. Например, если будущие 10 баров растет то бай. Она обучится с определенной ошибкой. 

потом получить с нее метки за всю историю

теоретическая польза: нейросеть сгладит сигналы, уберет шумы, сделает их более логичными\предсказуемыми?

контролируя степень обучения, можно сильнее сглаживать метки или делать их более точными

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:

20к кторировок

смари че вытворяет

Epoch  820 train err:  0.4057188332080841 tst err:  0.4114921987056732

надо тестер писать - смотреть

60% на тесте ??

форест 69% дает )

Maxim Dmitrievsky:

можно придумать нейросеть, которая будет придумывать метки

обучаем на куске истории выдавать метки. Например, если будущие 10 баров растет то бай. Она обучится с определенной ошибкой. 

потом получить с нее метки за всю историю

теоретическая польза: нейросеть сгладит сигналы, уберет шумы, сделает их более логичными\предсказуемыми?

контролируя степень обучения, можно сильнее сглаживать метки или делать их более точными

Я пробовал нечто подобное, потенциал есть однозначно!!  Но свобода выбора еще больше чем с признаками)

[[Удален]]

mytarmailS:

60% на тесте ??

форест 69% дает )

да ну как так