Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1377
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
Чото ни то делали наверно, должно быть лучше, хотя придётся переконфигурировать классификатор, оптимум без временного взвешивания другой.
Можно ещё пытаться разбить лёрн на к примеру 10 фрагментов обучить на более менее оптимальном в среднем для всех на 10% тесте(близком к концу(настоящему)) и потом качество классификации смодулированное (1-.1) использовать как веса для фрегментов. Можно и скользящим окном конечно с неким шагом, чтобы получить более равномерные веса. Кстати сама по себе динамика этих весов очень важная фича, имеющая отношения к смене режимов рынка.
Не совсем понял идею, это как Владимир посоветовал? Т.е. после обучения на части данных проставить веса тестовому участку?
Ну примерно так, если я верно его понял. Обучаете на первом кусочке, получаете акураси и используете как вес, смодулированное -1, 1 по акураси всех кусочков и так для всех кусочков, можно делать перекрывающиеся куски со скользяшим окном, будет больше вычислений, но ИМХО 10-20 фрагментов достаточно для выборки в 500к строк
PS вес ставится не тестовому он один в конце, ближе к настоящему, а лерновому кусочку, на рисунке слева.
Ну примерно так, если я верно его понял. Обучаете на первом кусочке, получаете акураси и используете как вес, смодулированное -1, 1 по акураси всех кусочков и так для всех кусочков, можно делать перекрывающиеся куски со скользяшим окном, будет больше вычислений, но ИМХО 10-20 фрагментов достаточно для выборки в 500к строк
PS вес ставится не тестовому он один в конце, ближе к настоящему, а лерновому кусочку, на рисунке слева.
А - ну это наоборот, чем у Владимира. Он проставлял веса строкам в этих тестовых кусках и постоянно смещая их проставлял веса всей выборке. Тут получается свой вес у каждой строки.
А у вас - обучение на небольшом куске лерна (20-50тыс строк), проверка по тесту и если тест лучше/хуже среднего для всех кусочков, соответственно меняем вес всем строкам в этом кусочке лерна. Тут вес всех строк в кусочке одинаков.
Теперь правильно понял вашу идею?
В копилку, наверное интересное.. еще не посмотрел. содержание лекции понравилось.
https://www.lektorium.tv/lecture/14232
В копилку, наверное интересное.. еще не посмотрел. содержание лекции понравилось.
https://www.lektorium.tv/lecture/14232
Лектор понравился, а лекция нет. Хотя читает хорошо. 25 мин выдержал.) Рассчитана на другой контингент. Наверняка дальше что нибудь интересное скажет, но 2 ч смотреть...
Лектор понравился, а лекция нет. Хотя читает хорошо. 25 мин выдержал.) Рассчитана на другой контингент. Наверняка дальше что нибудь интересное скажет, но 2 ч смотреть...
тоже не раскушал пока
там у него курс лекций получается, если с 1-й смотреть то глубокий разбор структуры рынка и моделей
в целом, интересно. Квант из JP Morgan или кто он не знаю..
А - ну это наоборот, чем у Владимира. Он проставлял веса строкам в этих тестовых кусках и постоянно смещая их проставлял веса всей выборке. Тут получается свой вес у каждой строки.
А у вас - обучение на небольшом куске лерна (20-50тыс строк), проверка по тесту и если тест лучше/хуже среднего для всех кусочков, соответственно меняем вес всем строкам в этом кусочке лерна. Тут вес всех строк в кусочке одинаков.
Теперь правильно понял вашу идею?
Да, в кусочке вес одинаков, вначале каждым куском обучаем а проверяем на одном тестовом в конце, а результат записываем для обучающего куска, затем отнимаем среднее для всех кусков и делим на разброс это и будут веса.
В копилку, наверное интересное.. еще не посмотрел. содержание лекции понравилось.
https://www.lektorium.tv/lecture/14232
Финансовая математика, излагаемая без стохастического исчисления Ито, выглядит весьма загадочной и туманной.
Финансовая математика, излагаемая без стохастического исчисления Ито, выглядит весьма загадочной и туманной.
Имеете в виду формул в лекциях мало? :D
Моделируя модели или Next ''Next Model'' После введения стандартного жаргона описания чуствительности к параметру, разбираются примеры влияния стохастичности параметра на простые и непростые цены, проводится краткий обзор эмпирических наблюдений, приводятся стандартные стохастические модели, и обсуждается их применение в реальной жизни
Вот весь список.. вчера залип, очень нравится https://www.lektorium.tv/speaker/3058
Имеете в виду формул в лекциях мало? :D
Интеграл Ито - сложная штука, но если его изучить, то всё становится проще и не надо придумывать костыли для каждой отдельной задачи.
Это похоже на то, как задачи на вроде формы цепной линии решались до Ньютона весьма сложными методами, а теперь - вполне доступны даже старшеклассникам.