Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3042

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

Основная проблема в применении матстата для таких задач в том, что поиск ТС осуществляется отбором из большого числа вариантов. Всегда можно из большого набора выбрать что-то очень красивое - на простом примере как-то показывал здесь, что моделируя цены как СБ, всегда можно "найти" хороший час недели для торговли. А это всего-то 120 вариантов для выбора.

При этом матстат не говорит, что отобранная ТС обязательно плохая, а говорит лишь о том, что подобный результат МОЖЕТ (А НЕ ОБЯЗАН) являться всего лишь результатом отбора из СБ.

Я всетаки не понял , те нет способа уверенно сказать статистически значим фин. рез. ТС или нет?

Aleksey Vyazmikin #:

Получаю ошибку при запуске

1) Данные те же что и в примере?

2) может в новом R изменились названия аргументов функции 

?embed

[Andrey Dik]

одним из направлений может быть поиск не самых лучших, а самых стабильных параметров ТС. т.е., отбрасывать те варианты, которые имеют вариабельность результатов на разных участках истории.

один из способов - заложить в критерии оценки показатели стабильности результатов.

[mytarmailS]

Есть класный пакет по баесовской оптимизации..

Можно делать многокритериальную опмимизацию, оптимизацию на функциях с шумом и много много другого , очень интересный пакет

сделал  игрушечный пример как алгоритм ищет минимум в одномерном векторе

library(mlrMBO)

set.seed(123)
xx <- cumsum(rnorm(1000))
par(mar=c(2,2,2,2))
plot(xx,t="l")

fun = function(i){
  plot(xx,t="l",col=8)
  points(i,xx[i],col=4,lwd=4)
  return(xx[i])
}

obj.fun = makeSingleObjectiveFunction(name = "noisy_parable", 
                                      fn = fun,
                                      has.simple.signature = TRUE, 
                                      par.set = makeNumericParamSet("i", 1, 1, length(xx)),
                                      noisy = F)


ctrl = makeMBOControl(final.method = "best.true.y", final.evals = 10)
ctrl = setMBOControlInfill(ctrl, crit = crit.eqi)
ctrl = setMBOControlTermination(ctrl, iters = 40)

configureMlr(on.learner.warning = "quiet", show.learner.output = F)
res = mbo(obj.fun, control = ctrl, show.info = T)

points(res$x$i, xx[res$x$i] , col=2,lwd=5, pch=10)

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:

Я всетаки не понял , те нет способа уверенно сказать статистически значим фин. рез. ТС или нет?

Не надо смешивать две вещи, которые связаны с использованием одного и того же показателя:

1) Оценка результата работы одной ТС по этому показателю. 

2) Выбор одной ТС из большого числа вариантов, посредством максимизации этого показателя.

В первом случае значение показателя может говорить о статистической значимости, а во втором - вряд ли.

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:

Я всетаки не понял , те нет способа уверенно сказать статистически значим фин. рез. ТС или нет?

1) Данные те же что и в примере?

2) может в новом R изменились названия аргументов функции 

1. да

2. Может - включил 3.5.0 - затребовал библиотеку - устанавливаю и опять какие то ошибки

installing the source package ‘inTrees’

trying URL 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/src/contrib/inTrees_1.3.tar.gz'
Content type 'application/octet-stream' length 16771 bytes (16 KB)
downloaded 16 KB

ERROR: dependency 'arules' is not available for package 'inTrees'
* removing 'C:/Users/S_V_A/Documents/R/win-library/3.5/inTrees'
In R CMD INSTALL
Warning in install.packages :
  installation of package ‘inTrees’ had non-zero exit status

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

1. да

2. Может - включил 3.5.0 - затребовал библиотеку - устанавливаю и опять какие то ошибки

посмотри какие аргументы принимает функция 

?embed

в той версии в которой была ошибка с этой функцией.

написал же!

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

Не надо смешивать две вещи, которые связаны с использованием одного и того же показателя:

1) Оценка результата работы одной ТС по этому показателю. 

2) Выбор одной ТС из большого числа вариантов, посредством максимизации этого показателя.

В первом случае значение показателя может говорить о статистической значимости, а во втором - вряд ли.

Те простыми словами получаеться если я оцениваю одну ТС по стат. значимости , то это хрошо,

если у меня 100 ТС и я выбираю лучшую по тому же критерию то это уже плохо?

Я наверное всетаки что не так понял? так же не может быть верно?

[Aleksei Kuznetsov]

Andrey Dik #:

одним из направлений может быть поиск не самых лучших, а самых стабильных параметров ТС. т.е., отбрасывать те варианты, которые имеют вариабельность результатов на разных участках истории.

один из способов - заложить в критерии оценки показатели стабильности результатов.

Какой у вас вариант оценки стабильности? Мы тут недавно обсуждали 2 варианта.

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:

посмотри какие аргументы принимает функция 

в той версии в которой была ошибка с этой функцией.

написал же!

embed {stats}   R Documentation
Embedding a Time Series

Description

Embeds the time series x into a low-dimensional Euclidean space.

Usage

embed (x, dimension = 1)
Arguments

x       
a numeric vector, matrix, or time series.
dimension       
a scalar representing the embedding dimension.
Details

Each row of the resulting matrix consists of sequences x[t], x[t-1], ..., x[t-dimension+1], where t is the original index of x. If x is a matrix, i.e., x contains more than one variable, then x[t] consists of the tth observation on each variable.

Value

A matrix containing the embedded time series x.

Author(s)

A. Trapletti, B.D. Ripley

Examples

x <- 1:10
embed (x, 3)
[Package stats version 4.0.2 Index]

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

все норм , должно работать..

код точно не изменял? покажы код где ошибку дает