Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3509
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
мicrosoft Copilot которым я +- часто пользуюсь уже начал учитывать прошлые сесии разговоров со мной.
Сегодня задал вопрос , а он мне в ответ код на R, я его спрашиваю
а он мне
мне страшно))
Держитесь!
Цвет трусов на Вас ему, пока, не известен.
Что тогда изображено на каринеах по оси х и у
x - номер итерации алгоритма построения модели
y - процент отобранных квантовых отрезков, чьё смещение вероятности на новых данных такое же, как и на данных обучения. Иными словами - вероятность выбрать верный сплит при случайном выборе из отобранных вариантов.
+- 1 минута - время получения таких моделей, на автомате. Не учитывая время на разработку алго :)
особенно хорошо отрабатывают mean reversion кластеры на флэтовых парах
Есть особенности такой кухни, например по каким фичам делать кластеризацию.
Да, направление перспективное. Но опять же стоит вопрос умного перебора комбинаций предикторов для проведения кластеризации.
Вытаскиваете "эффективные" отрезки или сплиты в виде отдельных правил потом на финальном этапе, или как выделяете их из общей массы? чтобы финальная модель только их торговала.
То есть объяснить нужно как для дебилов: обучил модель, определил отрезки, потом что? Есть простая логика, чтобы воспроизвести?Есть сейчас три варианта дальнейших действий:
1. Побор для предиктора оптимальной базовой квантовой таблицы из имеющегося набора, исходя из объёма полезных данных, выявленных с помощью неё на каждой итерации. Идея в том, что границы могут и другие быть полезны в этой таблице, но их недостаточно исследовали. Аналог с кодом описан в моих статьях.
2. Формирование уникальной квантовой таблицы для каждого предиктора исходя из результатов анализа, при этом неэффективные квантовые отрезки объединяются в большие диапазоны, что затрудняет их использование алгоритму обучения CatBoost в процессе построения деревьев.
3. Бинаризация, т.е. создание отдельной выборки по отобранным квантовым отрезкам и обучение на этих данных.
То что вы представляете себе меня как нищеброда-формалиста никак не влияет на необходимость общения только в рамках единого понятийного пространства.
Почему у Вас такое представление об эрудированном человеке? Я вообще ничего не писал о финансовом достатке...
Скорей это я нищеброд тут.
Вы хотите говорить о сложных понятиях не договорившись о простых, но это так не работает.
Я то как раз готов договариваться и пояснять, что я закладываю в смысл слов, но Вам важней, что бы я использовал другие слова, так как для вас, используемые мной, уже заполнены другим смыслом и категорически не хочется в уме корректировать их смысл для понимания собеседника. Конечно, я допускаю, что могу ошибаться с терминами, и не против редактуры.
Могу тоже поделиться своим представлением о вас. Вы просто хотите признания за ту огромную работу, что делаете. Но этот форум - совершенно непригодное место для этого.
Мне важен положительный результат - это для меня признание. И, если я пишу на форуме о своих наработках, то не с целью похвастаться работой, что я проделал, а с целью поделится итогами, особенно если они мне показались значимыми. Я хотел обсудить полученные результаты, так как форум это практически единственное место для этого. Фактически, мне удалось зафиксировать и визуализировать причину плохих результатов после обучения на новых данных. Сейчас более очевидно стало, что нужно делать для улучшения результатов. Так же я показал, что на любых данных случайно можно получить хорошую модель, торгующую в прибыль на новых данных. Но, интересней обсуждать термины... жаль.
То есть квантование это нарезка признака на более мелкие отрезки данных?
В левом верхнем углу оригинал пусть это будет условно индикатор стохастик, а все остальное это квантованые его версии.
Так ?
То есть квантование это нарезка признака на более мелкие отрезки данных?
В левом верхнем углу оригинал пусть это будет условно индикатор стохастик, а все остальное это квантованые его версии.
Так ?
Не совсем - изначально отрезков нет - есть непрерывные данные, а потом их нарезают на диапазоны разными способами. Изучение диапазонов позволяет уменьшить общее число всевозможных комбинаций.
Не совсем - изначально отрезков нет - есть непрерывные данные, а потом их нарезают на диапазоны разными способами. Изучение диапазонов позволяет уменьшить общее число всевозможных комбинаций.
ну так original это и есть начальные непрерывные данные или что ты имеешь в виду под непрерывностью?
ну так original это и есть начальные непрерывные данные или что ты имеешь в виду под непрерывностью?
Я пояснил относительно неверного утверждения " То есть квантование это нарезка признака на более мелкие отрезки данных? " - у непрерывные данные и есть наиболее "мелкие", а квантование напротив делает крупней их с диапазона в собственное значение до N.
Я пояснил относительно неверного утверждения " То есть квантование это нарезка признака на более мелкие отрезки данных? " - у непрерывные данные и есть наиболее "мелкие", а квантование напротив делает крупней их с диапазона в собственное значение до N.
ну вот же нарезка с более мелкого оригинала на более крупные куски, что не так ???? Что чему противоречит??
То есть квантование это нарезка признака на более мелкие отрезки данных
Вы утверждали " То есть квантование это нарезка признака на более мелкие отрезки данных "
Теперь пишите возмущённо " нарезка с более мелкого оригинала на более крупные куски "
Может ещё не проснулись - не знаю...