Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2728

 
Aleksey Nikolayev #:

Смысл есть/нет не у критериев, а у способов их использования. Совершенно непонятен ваш способ их использования - что с чем вы сравниваете и с какой целью)

Ладно, раз умничаете, то значит не желаете думать в этом направлении. Не буду утруждаться.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ладно, раз умничаете, то значит не желаете думать в этом направлении. Не буду утруждаться.

Алексей, учись формулировать мысли, если конено хочешь чтобы тебя понимали..

 
mytarmailS #:

Алексей, учись формулировать мысли, если конено хочешь чтобы тебя понимали..

И где Вы потеряли ход моей мысли?

Мои мысли сформулированы - я понимаю о чём речь, если кто не понимает - спрашиваете. Ведь быть может Вам надо учиться лучше понимать суть, не цепляясь за термины...

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ладно, раз умничаете, то значит не желаете думать в этом направлении. Не буду утруждаться.

Вы либо не можете сформулировать идею, либо не хотите ею делиться. В обоих случаях нет смысла в дальнейшем развитии темы и давайте обойдёмся без перехода на личности.

[Удален]  
Aleksey Vyazmikin #:

По Вашему у Критерия нет смысла? Берем десять выборок разного объема и сравниваем - выбираем ту, у которой лучшие показатели по нескольким показателям, отвечающие за похожесть/схожесть/однородность выборок.

Берём и перемешиваем выборки, получаем другие оценки.. грустим

* перемешиваем между собой. Поскольку никто не запрещает, т.к обучается не последовательная модель, значит последовательность примеров не имеет значение. Имеет только ошибка классификации, которую всегда можно уменьшить за счёт перемешивания.

Для поиска чего-то надо прямо очень точно понимать что ищется, иначе с выборками играть будешь до одурения. Ну а что ищется никто не знает, если кто узнаёт - сообщите.
[Удален]  
Есть другой прикол. Чем больше неинформативных признаков, тем меньше должна быть обучающая выборка.

Чем информативнее признаки и их меньше, тем больше выборку можно/нужно брать. А почти что все думают наоборот.
 
Aleksey Nikolayev #:

Вы либо не можете сформулировать идею, либо не хотите ею делиться. В обоих случаях нет смысла в дальнейшем развитии темы и давайте обойдёмся без перехода на личности.

Я разве не писал, что идея в сравнении выборок (обучение и применение), что если Ваша теория верна, то выборка перестанет быть похожей при её увеличении, а для того что бы понять это нужны критерии оценки её изменения, которые вытекают из методов оценки похожести?

Кроме того, я говорил о разметки всей выборки на участки по какому то сопоставимому признаку тенденции, и ранжированию внутри этих групп. И такое ранжирование опять же можно делать по критериям "похожести" выборок.

На личности я не перехожу - вижу стилистику ответа, и просто уже в недоумении - что тут люди делают - хотят показать свою уникальность? Мне интересно найти способы решения проблемы, интересно использовать чужие знания и делится своими.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Берём и перемешиваем выборки, получаем другие оценки.. грустим

* перемешиваем между собой. Поскольку никто не запрещает, т.к обучается не последовательная модель, значит последовательность примеров не имеет значение. Имеет только ошибка классификации, которую всегда можно уменьшить за счёт перемешивания.

Для поиска чего-то надо прямо очень точно понимать что ищется, иначе с выборками играть будешь до одурения. Ну а что ищется никто не знает, если кто узнаёт - сообщите.

Перемешивать можно только внутри выборки, если перемешивать две выборки, то это значит отрицать, что рынок изменяется.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Берём и перемешиваем выборки, получаем другие оценки.. грустим

* перемешиваем между собой. Поскольку никто не запрещает, т.к обучается не последовательная модель, значит последовательность примеров не имеет значение. Имеет только ошибка классификации, которую всегда можно уменьшить за счёт перемешивания.

Для поиска чего-то надо прямо очень точно понимать что ищется, иначе с выборками играть будешь до одурения. Ну а что ищется никто не знает, если кто узнаёт - сообщите.

Не очень нравится то общее, что есть у вас с Алексеем в рассуждениях - они у вас в контексте конкретной модели и изучения её поведения при изменении обучающей выборки. В идеале, хотелось бы независимости от конкретной модели при выделении обучающей выборки - именно поэтому я пока остановился на использовании вершин зигзага для этого. Но, скорее всего, вы оба правы и полная независимость от вида ТС вряд ли возможна.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Я разве не писал, что идея в сравнении выборок (обучение и применение), что если Ваша теория верна, то выборка перестанет быть похожей при её увеличении, а для того что бы понять это нужны критерии оценки её изменения, которые вытекают из методов оценки похожести?

Здесь вы видимо говорите о многомерных выборках (каждый элемент - строка таблицы, вектор), а в критериях однородности по трём вашим ссылкам - речь о числовых выборках. Многомерные критерии однородности в матстате - отдельная песня и не вполне ясная для меня.

Aleksey Vyazmikin #:

Кроме того, я говорил о разметки всей выборки на участки по какому то сопоставимому признаку тенденции, и ранжированию внутри этих групп. И такое ранжирование опять же можно делать по критериям "похожести" выборок.

Похоже на задачу поиска многих точек разладки (change points detection). Опять же получается, что надо работать с многомерным (векторным) случаем, что сильно усложняет дело.

Ну и в целом не очень нравится зависимость от того какие именно признаки выбраны для исследования. Если брать разные их наборы, то и результаты могут отличаться.