Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1330
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
Если внимательно посмотреть, то видно, что финансовый результат у моделей в одной выборке может сильно отличаться - от 5000 до 1500, т.е. значительно, а значит Seed всё ж таки оказывает влияние на модели. Предположу, что похожи именно отобранные модели (проверю), при этом у них немного разнятся участки прибыли, а вот флет по середине модели почти у всех, что и удивляет - ошибаются на одинаковых участках (аномалия в новых данных?).
Не понял высказывание "нормальные модели вообще почти не будут меняться, абсолютно случайные будут" - вторая часть изречения противоречит первой.
Вот в этом то и суть - случайный или нет, т.е. зависит от содержания выборки на этом участке или от объемов данных в выборках, это и нужно понять, что больше влияет.
на модели с низкой ошибкой, т.е. качественные, изменение seed не влияет. Если рэндом вокруг 0.5 то и моделей будете кучу разных иметь, потому что оверфит на каждый чих рандома
на модели с низкой ошибкой, т.е. качественные, изменение seed не влияет. Если рэндом вокруг 0.5 то и моделей будете кучу разных иметь, потому что оверфит на каждый чих рандома
Это при Accuracy 99% наверное актуально, а у меня Recall низкий - 20% при хорошем раскладе, т.е. потенциально большая часть 1 не определяется и входов не происходит, поэтому и ожидается, что разные модели будут работать в диапазоне от 0 до 100 с окном 20%.
Это при Accuracy 99% наверное актуально, а у меня Recall низкий - 20% при хорошем раскладе, т.е. потенциально большая часть 1 не определяется и входов не происходит, поэтому и ожидается, что разные модели будут работать в диапазоне от 0 до 100 с окном 20%.
это не тут путь которым следует идти, следует уменьшать общую ошибку модели и не придумывать велосипед
тогда всякие такие странные подходы сами отвалятся
50 раз писал - не нужно изобретать велосипед, этот путь в никудаэто не тут путь которым следует идти, следует уменьшать общую ошибку модели и не придумывать велосипед
тогда всякие такие странные подходы сами отвалятся
50 раз писал - не нужно изобретать велосипед, этот путь в никудаСлушаю внимательно, за счет чего ещё можно снижать ошибку?
Я для этих целей меняю состав выборки, меняю настройки создания модели - что ещё можно сделать?
Кому интересно, как влияет seed на модели - взял выборку 30%, все модели - анимация по нажатию на картинку
это не тут путь которым следует идти, следует уменьшать общую ошибку модели и не придумывать велосипед
тогда всякие такие странные подходы сами отвалятся
50 раз писал - не нужно изобретать велосипед, этот путь в никудаНе согласен. Если бы стандартные методы МО работали на рынке, то все с их помощью зарабатывали бы.
А вот выдумывать велосипеды надо днем. А ночью спать. Поберегите свое здоровье.
Проблема не в стандартных методах а в элементарном непонимании что вы пытаетесь с помощью них делать, и с каким процессом работаете
т.е. отсутствие как экономического, так и математического образования
поэтому предпринимаемые действия сродни блужданию броуновской частицы.. а может так а может этак..
причем читать "сложные" книги все отказваются, тем более на англ. Стало быть, выбирают путь слепых котят
Проблема не в стандартных методах а в элементарном непонимании что вы пытаетесь с помощью них делать
яркий пример тупости - зигзаги на выходе
Ядерная машина Решетова - тот самый велосипед, которым тут некоторые пользуются. И судя по всему он успешнее справляется с рынком, чем что-то стандартное.
Так что я за велосипеды! ) Но и понимать что с ними делать конечно тоже надо.
Ядерная машина Решетова - тот самый велосипед, которым тут некоторые пользуются. И судя по всему он успешнее справляется с рынком, чем что-то стандартное.
Так что я за велосипеды! ) Но и понимать что с ними делать конечно тоже надо.
это для вас велосипед, а для других kernelized SVM
опять же, не знаете о чем пишете но пишете.. вот ваш подход велосипедиста
вместо того что бы прочесть пару справочников сидеть и выдумывать ахинею.. вот так подходПроблема не в стандартных методах а в элементарном непонимании что вы пытаетесь с помощью них делать, и с каким процессом работаете
т.е. отсутствие как экономического, так и математического образования
поэтому предпринимаемые действия сродни блужданию броуновской частицы.. а может так а может этак..
причем читать "сложные" книги все отказваются, тем более на англ. Стало быть, выбирают путь слепых котят
Так поясните, в чем же я ошибаюсь, в каких выводах. Иначе давая оценку действиям без указания на ошибку Вы просто демонстрируете свои достоинства, но о них и так все знают же...
И, я то как раз экономист по образованию, поэтому не надо делать столь далеко идущие выводы.