Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2396

Новый комментарий
 

Кто нибудь знаком с таким видом обучения с учителем?

Когда в роли учителя не лейблы а сам человек,  человек тыкает мышкой на понравившейся ему образ, а АМО пытаеться отделить этот образ от всего остального и найти в истроии такие же образы с таким же результатом..


Кто то знает есть ли такое обучение и если есть как называется?

Я знаю как такое реализовать но может есть уже готовенькое?

 
Тоже возникло желание высказать мысль вслух. Мысль на тему нестационарности. Понятно как в её условиях использовать метод К-ближайших соседей. Берём последние по времени N паттернов, из которых выбирается К ближайших к формирующемуся паттерну и на их основании принимаем решение. Простота происходит из-за отсутствия, по сути, обучения. Интересно, есть ли какие-нибудь другие алгоритмы МО, легкие в использовании подобным способом? 
 
Aleksey Nikolayev:
Тоже возникло желание высказать мысль вслух. Мысль на тему нестационарности. Понятно как в её условиях использовать метод К-ближайших соседей. Берём последние по времени N паттернов, из которых выбирается К ближайших к формирующемуся паттерну и на их основании принимаем решение. Простота происходит из-за отсутствия, по сути, обучения. Интересно, есть ли какие-нибудь другие алгоритмы МО, легкие в использовании подобным способом? 

Я очень много исследовал и исследую как этим методом, так и сам метод, не знаю почему но он мне самый близкий и интуитивный..

Этот метод из семейства "без модельного прогнозирования"

В нете известен как   "прогнозирование по аналогам из пред истории"  , "метод комплексирования аналогов МГУА"  итп...

Когда то давно использовался для прогноза погоды..

По сути это обычная кластеризация, только более точная .. Разница только в том что в обычной кластеризации  центр кластера(прототип) нечто среднее между аналогами, а данном методе центр кластера это текущая цена или что там, таким образом можно точнее найти аналоги именно под текущий момент..

Я уже даже многомерные паттерны искал, даже придумал свою мини методику как форестом искать паттерны в пред истории, кароч. я очень глубоко в этой теме..

 
mytarmailS:

Я очень много исследовал и исследую как этим методом, так и сам метод, не знаю почему но он мне самый близкий и интуитивный..

Этот метод из семейства "без модельного прогнозирования"

В нете известен как   "прогнозирование по аналогам из пред истории"  , "метод комплексирования аналогов МГУА"  итп...

Когда то давно использовался для прогноза погоды..

По сути это обычная кластеризация, только более точная .. Разница только в том что в обычной кластеризации  центр кластера(прототип) нечто среднее между аналогами, а данном методе центр кластера это текущая цена или что там, таким образом можно точнее найти аналоги именно под текущий момент..

Я уже даже многомерные паттерны искал, даже придумал свою мини методику как форестом искать паттерны в пред истории, кароч. я очень глубоко в этой теме..

Метод интуитивно очевидный же, поэтому его невозможно обойти стороной. Но хочется какого-нибудь разнообразия. Например, какое-нибудь простое переучивание модели, когда добавляется один новый пример и выкидываются устаревшие. 

 

Aleksey Nikolayev:

какое-нибудь простое переучивание модели, когда добавляется один новый пример и выкидываются устаревшие. 

Ну или выбрасывание устаревших примеров тогда, когда время оказывается слишком значимым признаком в сравнении с прочими.

 
Aleksey Nikolayev:

Ну или выбрасывание устаревших примеров тогда, когда время оказывается слишком значимым признаком в сравнении с прочими.

Я не понимаю в чем разница между твоей идеей и постоянным переобучением АМО  в скользящем окне..


Берешь ты последние n образов от текущего, отсортированых по времени , делаешь прогноз на их основе,  что это должно дать? 

Ты просто тупо переобучаешься в скользящем окне как с АМО выше, в чем преимущество? 

 
mytarmailS:

Я не понимаю в чем разница между твоей идеей и постоянным переобучением АМО  в скользящем окне..


Берешь ты последние n образов от текущего, отсортированых по времени , делаешь прогноз на их основе,  что это должно дать? 

Ты просто тупо переобучаешься в скользящем окне как с АМО выше, в чем преимущество? 

Суть в том, что длина скользящего окна должна не задаваться фиксированным значением N, а определяться из максимизации его длины при условии отсутствия в нём устаревших примеров.

Это похоже на то, что называется задачей обнаружения разладки (change point detection)

 
Aleksey Nikolayev:

Суть в том, что длина скользящего окна должна не задаваться фиксированным значением N, а определяться из максимизации его длины при условии отсутствия в нём устаревших примеров.

Это похоже на то, что называется задачей обнаружения разладки (change point detection)

N  - я мел ввиду количество аналогов, а не размер окна


Но этот поход не сработает, по крайней мере с одномерными данными точно

Разве что брать очень длинные участки как образы, но тогда "проклятье размерности"

 
mytarmailS:

N  - я мел ввиду количество примеров, а не размер окна


Я тоже. Хотя на обсуждаемом уровне абстракции пока не очень важно, что именно имеется в виду - календарное время, число баров, число паттернов или что-то другое. На мой взгляд, нестационарность будет проявляться при любом способе представления порядка времени.

 
Aleksey Nikolayev:

Я тоже

Аа, значит я туплю

Aleksey Nikolayev:

 нестационарность будет проявляться при любом способе представления порядка времени.

Согласен..

На мой взгляд мы просто не то и не там ищем...

На мой взгляд рынок не временной ряд, и он всегда будет нестацыонарен если смотреть на него как на ВР.

Я сейчас пытаюсь строить модель на уровнях. 

1...238923902391239223932394239523962397239823992400240124022403...3745
Новый комментарий