Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1167
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
у вас понимание механизмов машинного обучения перекошено, похоже, а не выборка
причем тут трендовая ТС, боюсь даже спросить
Не надо боятся, ничего страшного нет в том, что бы спросить то, что не понимаешь.
Трендовая ТС при том, что для неё хорошим результатом будет 35% прибыльных входов и 65 убыточных, при этом в 35% находятся как входы на покупку так и на продажу - это у нас единицы, а нули - запрет на вход. Если оценивать модель по среднему значению правильных ответов, то мы можем получить значение верной классификации 70%, при этом это будет одинаковые 70% что в случае когда нулей правильно классифицировано 60%, а единиц 10%, что и в случае, когда единиц правильно классифицировано 60%, а нулей 10%, ответ один, но по факту содержание то разное.
Не надо боятся, ничего страшного нет в том, что бы спросить то, что не понимаешь.
Трендовая ТС при том, что для неё хорошим результатом будет 35% прибыльных входов и 65 убыточных, при этом в 35% находятся как входы на покупку так и на продажу - это у нас единицы, а нули - запрет на вход. Если оценивать модель по среднему значению правильных ответов, то мы можем получить значение верной классификации 70%, при этом это будет одинаковые 70% что в случае когда нулей правильно классифицировано 60%, а единиц 10%, что и в случае, когда единиц правильно классифицировано 60%, а нулей 10%, ответ один, но по факту содержание то разное.
3 класса значит надо: бай селл и нейтрал, че мудрить то. Все нормально, не будет никакого перекоса
3 класса значит надо: бай селл и нейтрал, че мудрить то. Все нормально, не будет никакого перекоса
Поделка от Яндекса не умеет выгружать модель результатов мультиклассификации.... поэтому и приходится искать другие решения.
Поделка от Яндекса не умеет выгружать модель результатов мультиклассификации.... поэтому и приходится искать другие решения.
2 модели тогда, одна разрешает торговлю, другая говорит в какую сторону
2 модели тогда, одна разрешает торговлю, другая говорит в какую сторону
Так и есть - разрешение торговли только проходит, сторона определяется по одной из переменной, что есть в выборке, но дерево её редко видит, что меня даже удивляет.
В общем сейчас пробую разные метрики с одинаковыми данными, сброшу потом пару результатов, что б показать, какое влияние оказывает метод выбора модели (не обучения!).
Так и есть - разрешение торговли только проходит, сторона определяется по одной из переменной, что есть в выборке, но дерево её редко видит, что меня даже удивляет.
В общем сейчас пробую разные метрики с одинаковыми данными, сброшу потом пару результатов, что б показать, какое влияние оказывает метод выбора модели (не обучения!).
хорошо, кидайте, а то мало кто пишет, аж скучно.. а что я кидаю никто не читает ))
хорошо, кидайте, а то мало кто пишет, аж скучно.. а что я кидаю никто не читает ))
Читаю я Ваши посты, как и всех других, но конструктива то нет, только достижения - поэтому можно только радоваться, а обсуждать нечего, так-как не сказаны пути по которым шли для достижения результата.
Читаю я Ваши посты, как и всех других, но конструктива то нет, только достижения - поэтому можно только радоваться, а обсуждать нечего, так-как не сказаны пути по которым шли для достижения результата.
там как бы все наоборот: достижений нет, только конструктив и пояснительные записки
проверил MLP из алглиба на таблице умножения на предмет нормализации, хм... нормализация не нужна, странно ... очень странно, что все так просто!
сетка от алглиба довольно неплохая, понятно чудес не бывает, но даже на форварде показывает значения маломальски логичные.... очень странно, что все так просто! )))
ЗЫ: #define k 1 можно покрутить, но не заметил изменений, что на вход подавать от 0..1 что от 1..100, пофиг все равно работает довольно неплохо
ну и лес примерно то же самое насчитает, кидал таблицу умножения дле него тоже, только на больших датасетах будет разница - нейросеть обучается медленнее