Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2411
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
Этих методов как грязи, что тут предлагать непонятно
Предлагать проверить эффективность этих методов для задач, связанных с трейдингом.
Я тоже не пойму )))
есть такая штука как гугл ;)
НУ и к чему эта ершистость?
Поисковиком я попользовался, даже нашел на гит хабе какой то код, но мне то от этого не стало ясно работает он или нет.
Поэтому и интересно, кто в этом понимает, услышать заинтересованность и выработать возможные пути для совместной деятельности по исследованию данного вопроса.
Я за конструктив, а не раздутие щёчек.
Есть стандартные фича импортанс, этого вполне хватает
Импортанс - статистика, построенная на частоте выбора алгоритмом тех или иных предикторов при построении дерева. Этот показатель говорит о том из чего сделана модель. Перебор предикторов позволяет строить другие модели, находя новые зависимости и взаимосвязи, которые могут оказаться более сильными через несколько сплитов.
Импортанс - статистика, построенная на частоте выбора алгоритмом тех или иных предикторов при построении дерева. Этот показатель говорит о том из чего сделана модель. Перебор предикторов позволяет строить другие модели, находя новые зависимости и взаимосвязи, которые могут оказаться более сильными через несколько сплитов.
У вас предикторы - это куча индикаторов, которые наплодили за свою карьеру трейдера, отсюда сильное желание как-то упорядочить все это безобразие. У меня таких проблем нет, зато есть понимание, что это путь в никуда.
Если бы даже у меня были все индикаторы на базе стандартных индикаторов, входящих в пакет поставки, а это совсем не так, то они производные от цены, и могут нести полезную информацию, при этом многие индикаторы не подвержены нестационарности.
На самом деле проблему отбора предикторов я решил другим способом, но вот поиск лучших комбинаций, вопрос открытый, и интересный.
Предлагать проверить эффективность этих методов для задач, связанных с трейдингом.
НУ и к чему эта ершистость?
Поисковиком я попользовался, даже нашел на гит хабе какой то код, но мне то от этого не стало ясно работает он или нет.
Поэтому и интересно, кто в этом понимает, услышать заинтересованность и выработать возможные пути для совместной деятельности по исследованию данного вопроса.
Я за конструктив, а не раздутие щёчек.
Алексей ты взял да поучил бы питон или р-ку, попробовал бы чего там накодить... поверь тысяча вопросов бы отпало...
Какой смысл проверять эффективность методов отбора признаков, если они уже проверены и работают ? иначе их бы не было
Проблема не в отбое признаков, а в самих признаках, если подал на вход 10 индикаторов, то отбирай до посинения и ты получишь одинаковый результат от ЛЮБОГО алгоритма отбора...
Ты слышал в видео? они отбирают среди десятков тысяч признаков , а еще упоминают об МГУА там вообще идет речь об создании и переборе миллиардов признаков
Вот о чем надо говорить, о системах которые генерируют миллионы идей и проверяют их в автоматическом режиме, в этом суть, в этом индивидуальные решения, а отбор признаков, это малая финальная часть этого процесса и в ней нету ничего интересного, берешь любой алгоритм и вперед, тут не о чем говорить, это просто не интересно
Алексей ты взял да поучил бы питон или р-ку, попробовал бы чего там накодить... поверь тысяча вопросов бы отпало...
Какое хорошее пожелание, а ещё было бы полезно выучить пару иностранных языков, и овладеть всеми иными компетенциями, что бы не зависеть от других людей. Однако, не во всем я талантлив, и осознаю, что высоких результатов в кодировании не добьюсь, а сил будет потрачено слишком много.
Какой смысл проверять эффективность методов отбора признаков, если они уже проверены и работают ? иначе их бы не было
Тут речь шла скорей об эффективности применения метода, т.е. на сколько он может в итоге улучшить результат по сравнению с подачей выборки без исключения предикторов. Т.е. фактический эксперимент.
Проблема не в отбое признаков, а в самих признаках, если подал на вход 10 индикаторов, то отбирай до посинения и ты получишь одинаковый результат от ЛЮБОГО алгоритма отбора...
У меня сейчас в районе 5к предикторов, поэтому и интересен этот подход.
Ты слышал в видео? они отбирают среди десятков тысяч признаков , а еще упоминают об МГУА там вообще идет речь об создании и переборе миллиардов признаков
Вот о чем надо говорить, о системах которые генерируют миллионы идей и проверяют их в автоматическом режиме, в этом суть, в этом индивидуальные решения, а отбор признаков, это малая финальная часть этого процесса и в ней нету ничего интересного, берешь любой алгоритм и вперед, тут не о чем говорить, это просто не интересно
Я как раз и занимаюсь работой с большим числом признаков, и разработкой методов их генерации по шаблону. Процесс бинарицазции признаков, возможно с сохранением различных показателей внутри нового предиктора, что из 5000 сделает 50000 признаков, и их требуется исследовать на взаимные связи для создания новых, насыщенных признаков, из которых уже будет строится модель.
В общем не знаю, почему такое примитивное представление о моей деятельности...
В общем не знаю, почему такое примитивное представление о моей деятельности...
Алексей, как же ты не понимаешь что все твои 5к бинарных признаков можно заменить 2-3 -умя главными компонннтами, тобишь 2-3 признака и все)) но это надо делать чтобы знать...
Откуда такие выводы о моем понимании или нет? Тема МГУА мной незатронута, так как нет реального опыта применения. Готовы мои признаки сжать до 2-3? Мне будет интересно на это посмотреть и сравнить с моим подходом. Раз у Вас всё уже на это заточено, то, думаю, это не составит труда?
Я давно применяю это на практике, вытаскивая листья из моделей - они то и являются насыщенной составляющей для более глобальных моделей.
Многое, что я придумал, имеет другие названия и реализовано для общего пользования, но когда ты с нуля всё делаешь, то есть глубинное понимание, как и почему это работает, а не только теория.
Надо дела делать - уже мыслей достаточно для проверки, нужно кодить и поверять.