Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2125
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 точки независимы (нет автокорреляции), то мешать можно и нужно
собственно, случайный лес так и работает
В таймсериях с каждой точкой по 2-3 с каждой стороны очень кореллированные точки. Т.е. условие независимости не соблюдается
есть специальные методы сесплирования для временных рядов, там это все учитывается
В таймсериях с каждой точкой по 2-3 с каждой стороны очень кореллированные точки. Т.е. условие независимости не соблюдается
удалить дупликаты эти можно, сразу резко начнет работать на новых данных, но спред не покроет
если точки независимы (нет автокорреляции), то мешать можно и нужно
нет
АКФ не для этого предназначена при оценке ВР
автокорреляция может не быть для лага =1, но может быть для других лагов
и оценка АКФ - это не оценка есть ли зависимости какого лага, а просто один из способов идентификации модели процесса - после принятия решения к какому процессу будет относиться ВР , начинаем предобработку данных - или будем использовать сам ВР, или будем использовать его выборку лагов
нет
да
до
после декорреляции, на которую идет переобучение. Серийность меток также следует учитывать.
удалить дупликаты эти можно, сразу резко начнет работать на новых данных, но спред не покроет
И какой смысл, если спред не покроет?
с дупликатами всегда переобуч, остатки модели автокоррелированы
т.е. самообман. см. картинку из предыдущего сообщ.с дупликатами всегда переобуч, остатки модели автокоррелированы
т.е. самообман. см. картинку из предыдущего сообщ.Картинка без пояснений - просто картинка)
петли на первой картинке это серийность меток, на них модель переобучается. Потому что на новых данных совсем другие серии
взято по 5 главных компонент из датасета, их отношения (пространство признаков). Уже писал и кидал такие скрины.
может кому интересно будет почитать
http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Library/Book1/Content128/Content128.htm