Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3403

 
Aleksey Vyazmikin #:

Как "нет" - если результат правильный?

у меня был неправильный

 
mytarmailS #:
Вот напрмер

Как я понял, тут много рандома при балансировке, у меня выдал такой результат

TimeHG
Part_H4
Povtor_High_H1
Vol_OHLC_V9_M2_S1
Vol_OHLC_V10_M2_S1
Vol_OHLC_V6_M15_S2
Vol_OHLC_V5_M15_S7
iBWMFI_B0_S1_M2
iATR_B0_S1_M10
iGator_B0_S1_M15
iGator_B1_S1_H1
iStdDev_B0_S2_M1
iVolumes_B0_S2_M1
iBWMFI_B0_S2_M6
iADX_B1_S15_M20
iBWMFI_B0_S15_H1
iGator_B3_S15_H4
iVolumes_B0_S15_H4
iGator_B0_S15_D1
 
mytarmailS #:

у меня был неправильный

Ну, судя по Вашему коду у Вас ожидания другие - не того, что мне надо :)

 
Aleksey Vyazmikin #:

Как я понял, тут много рандома при балансировке, у меня выдал такой результат

пробуй

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ну, судя по Вашему коду у Вас ожидания другие - не того, что мне надо :)

и что же я там такого сделал? =)

 
mytarmailS #:

Мне нужно сохранять индексы не отобранных предикторов, а исключённых! При этом надо уменьшить индекс на единицу. Можете поправить свой код?

 
Aleksey Vyazmikin #:

Мне нужно сохранять индексы не отобранных предикторов, а исключённых! При этом надо уменьшить индекс на единицу. Можете поправить свой код?


which(original_colum_names %in% colnames(data)[-bad_colums])

which(original_colum_names %in% colnames(data)[ bad_colums])-1
 

А в коде по отбору признаков надо

best_colums_idx <- which(original_colum_names %in% ex$support.vars)

best_colums_idx <- which(!original_colum_names %in% ex$support.vars)-1
 

Вопрос знатокам.

Для начала вводная информация. Это комплексная плоскость, по ней определяется частота (угол) и затухание (амплитуда) экспоненциального "сигнала". Единичная окружность отделяет затухающие и возрастающие сигналы (кстати, в эконометрике стараются подобрать к-ты AR модели так, чтобы ее корни лежали на этой окружности, типа синусоиду должна генерить). Красные и синие точки это корни 2 разных моделей за несколько разных прогонов. Если сигнал есть, то синие точки должны быть снаружи окружности и им должны соответствовать красные точки внутри окружности.

Это экспонента с разным уровнем шума (искусственный ряд).

              Низкий шум                 В 10 раз меньше сигнала         В 2 раза меньше сигнала               Равен сигналу


А это приращения часовиков. Распределение приближено к нормальному.

Внимание вопрос. Как видно, на часовиках нет явного сигнала, но присутствует кластеризация шума. Что это может быть?


ПС А чего добился ты в борьбе с рандомом?

 
Rorschach #:

Внимание вопрос. Как видно, на часовиках нет явного сигнала, но присутствует кластеризация шума. Что это может 

Я не знаток но по моему ответ очевиден.  Звучит он как то так - "визуализация" 

Причина обращения: