Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2743
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
гениально)) пишем любой маразм, а если хоть кто то думающий ткнет тебя носом, ты ему - ты не понимаешь речевых оборотов , птушник
А что ты имеешь против птушников? они типа не люди? или твой бывшый оттуда?
ты не понимаешь речевых оборотов, не понимаешь когда написано для краткости, не понимаешь определений, то есть ничего
просто фонишь не по теме. Это отличительная черта птушников
тебя никто в этом не обвиняет, люди разные. Просто не лезь туда где дуб дубом, не встревай :DДавайте я буду ПТУшником, валите все на меня, а вы остынете и больше по делу как то лучше было бы, с аргументами ну и если и с приколами то без детских дразнилок))))
После разъяснений Саныча немного перестал понимать, что в итоге значат значимые предикторы. По его объяснению, часто встречающиеся и величина которых коррелирует с результатом. Но это видимо общие признаки ряда, на всем отрезке обучения. Как бы не могу сопоставить, что это в модели ряда. Получается, что это предикторы, работающие всегда, если совсем упрощенно, или наиболее часто. В общем понятно, что использование настроек, которые работают чаще всего даст более положительный результат, чем использование настроек, работающий только на определенном участке...
Как то не складывается картинка, что в конце концов ищется, и почему.
Давайте я буду ПТУшником, валите все на меня, а вы остынете и больше по делу как то лучше было бы, с аргументами ну и если и с приколами то без детских дразнилок))))
да неее... ты хорошый )
Давайте я буду ПТУшником, валите все на меня, а вы остынете и больше по делу как то лучше было бы, с аргументами ну и если и с приколами то без детских дразнилок))))
И с терминами беда, основной корень непонимания и собственных ошибок. Я написал так, как понял его посыл. Показал где слабое место.
Не, я в стопор впал после его объяснений, твое понимание вроде как соответствует Санычу, но полностью перестало коррелировать с моим.
Если конечно брать одинаковый временной промежуток по дню, или по неделе, ну в общем не весь ряд, а какие то участки чем то одинаковые и обучать на нем, то картинка как бы проясняется, но как найти эти одинаковые участки. Самое конечно простое, по времени, с 17 до 18 например... и в общем должно работать, но у Саныча фигурировал весь ряд, без изменений, это не понятно.
Я уже не знаю какие слова подобрать, чтобы он отлип 😀
Не отвечать.
Ну у них видимо другие проекты, а это как бы маленькое хобби, и вполне может быть что в этом хобби резы не очень.
Не, я в стопор впал после его объяснений, твое понимание вроде как соответствует Санычу, но полностью перестало коррелировать с моим.
Если конечно брать одинаковый временной промежуток по дню, или по неделе, ну в общем не весь ряд, а какие то участки чем то одинаковые и обучать на нем, то картинка как бы проясняется, но как найти эти одинаковые участки. Самое конечно простое, по времени, с 17 до 18 например... и в общем должно работать, но у Саныча фигурировал весь ряд, без изменений, это не понятно.
Берет признаки и целевые, в скользящем окне с заданным шагом замеряет корреляцию или энтропию между ними. Смотрит разброс, среднее и другие статистики. Выбрасывает плохие признаки.
Потом еще в процессе обучения подставляет разные признаки в модель, то есть они меняются со временем. По какому принципу они подставляются не знаю, наверное по результатам разделения истории на режимы.
Берет признаки и целевые, в скользящем окне с заданным шагом замеряет корреляцию или энтропию между ними. Смотрит разброс, среднее и другие статистики. Выбрасывает плохие признаки.
Потом еще в процессе обучения подставляет разные признаки в модель, то есть они меняются со временем. По какому принципу они подставляются не знаю, наверное по результатам разделения истории на режимы.
Если в признаках есть время, связанное с другими признаками, так более понятно. Но про типы признаков он не сказал)))
Если в признаках есть время, связанное с другими признаками, так более понятно. Но про типы признаков он не сказал)))
А если внимательно читать, то можно увидеть засаду в п.2, т.е. изначальную подгонку под историю. Поэтому у него ошибка обучения падает
а стат.-тесты для коэфициентов ур-я регрессии для чего? или проверка гипотез о равенстве средних и дисперсий? (если PCA всё-таки покажет, что 1st PC объясняет приемлемую нами долю дисперсии [остаточная дисперсия оч. мала] - то и принять его и проверить на подтверждение значимости коэфициентов регр)...
в идеале -- понятное дело, что, чтобы иметь 100%-ную вероятность, надо не корреляционные связи использовать, а функциональные -- но если изучаем стохастический процесс, то и результаты будут лишь вероятностные и подтверждаемые лишь на большом количестве тестовых данных и лишь до того момента, пока в рынке не появится новый Driver... [тут, кстати осведомленность фактическая/логическая тоже очень важна, не только робастный анализ]
подгонка под историю всегда есть, пока опираемся на исторические данные... но сравнить дисперсии всегда можно F-статистикой -- если уменьшение дисперсии значительно превосходит оставшуюся необъяснённую дисперсию, то выделяется новое ур. регр. (с др SLOPE)... и действует тоже лишь до момента в будущем и лишь на больших числах... ну или переключать state у actor'a (если DL использовать)... но driver лучше знать, чем ждать, пока для его подтверждения насобирается выборка на настоящий момент.
Feature Engineering если сделать логичный, вы правильно заметили - "теоретически" логичный (под любой стат обработкой есть земные физически-логические законы и человеческие знания, не из воздуха паттерны сваливаются) -- [но может у кого-то и незнания] -- то и FS в процессе моделирования не будет очень сильно утруждать ни модельку, ни разработчика... а без истории никуда не деться, чтобы знать, что и когда стало driver'ом, а что нет, - тоже много ума в высшей математике не надо, только понимание законов денежного и товарного рынка, частного и гос. секторов (а это уже не ВМ), а то так и будем аппаратом прикладной высшей математики (ВМ) лишь "а-посля" узнавать о том, что новость, изменившая мир, уже когда-то прозвучала... просто реакция, и рынка в том числе, обычно с лагом идёт
p.s.
кому слова и буквы неизвестны, да не читайте вы в конце-то концов неизвестную тему из неизвестных букв, чтобы к буквам не цепляться, - ищите аппарат ВМ для вашей FS... если потом ещё и докажете стат. валидность ваших результатов, а не только %% попадания-в-точку (кстати не всегда несмещённую)), то и разговоры будут другие... а пока да, терминология у каждого своя...