Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2359

 

Ну вот и подтверждение что модели ничего не решают, разница между моделями ~5%...

Решают только признаки и способы представления информации...

Но дурачье все же верит в модели, любит модели, молиться на заморские статьи с новыми моделями, разве есть что то проще чем натренировать модель на "сырых" данных ? :)) И думать не надо и уметь ничего не надо, скопипастил код и вот ты уже крутой МО трейдер в ветке про МО )))


ПРОСЫПАЙТЕСЬ!!!!

Признаков и способов обработки столько что не хватает выч. мощностей все проверить, даже группе людей!!

Нежели у вас настолько зашорины мозги что вы ничего не видите кроме ретурнов и перебора нескольких моделей..

Изучайте ЦОС, моделирование систем ипр науки , одно МО без знаний, это просто самая крутая подгонка и не более того..

 
mytarmailS:

Ну вот и подтверждение что модели ничего не решают, разница между моделями ~5%...

Решают только признаки и способы представления информации...

Но дурачье все же верит в модели, любит модели, молиться на заморские статьи с новыми моделями, разве есть что то проще чем натренировать модель на "сырых" данных ? :)) И думать не надо и уметь ничего не надо, скопипастил код и вот ты уже крутой МО трейдер в ветке про МО )))


ПРОСЫПАЙТЕСЬ!!!!

Признаков и способов обработки столько что не хватает выч. мощностей все проверить, даже группе людей!!

Нежели у вас настолько зашорины мозги что вы ничего не видите кроме ретурнов и перебора нескольких моделей..

Изучайте ЦОС, моделирование систем ипр науки , одно МО без знаний, это просто самая крутая подгонка и не более того..

А можно без дурачья?))) у него много более милых синонимов))) 

В любом случае их наука имеет больше денег и поэтому не мы пока впереди(

Обработка сырых данных это тоже модель. И конечно тест модели не есть ее понимание)

 
Valeriy Yastremskiy:

А можно без дурачья?))) у него много более милых синонимов))) 

Не обижайся, это не к тебе ни разу...

Это к тем кто начитались западных статей и думают что к примеру "GPT-3"  порвет рынок ...

А на вход конечно же 10 ретурнов в скользящем окне, ведь мозгов то на большее нету , а как же? , сеть сама все придумает, ага...

Valeriy Yastremskiy:

В любом случае их наука имеет больше денег и поэтому не мы пока впереди(

Да я не о том...

Есть две проблемы

1) "Информационное голодание" у моделей , те мало и плохие признаки

Если ты хочешь прогнозировать процесс, а у тебя признаки которые описывают всего 5% процесса то тренируй ты хоть 100 слойную, 8 раз сверточную мега пупер-супер-ультра-екстра GPT-5

На выходе будет тот же прогноз с ошибкой 95%

А народ этого не понимает, а фапает на архитектуры, и как их назвать?

вывод решение проблемы не в  МО

2) Признаки не живут долго, они теряют свои полезные свойства и очень даже быстро,пока что никакой МО не умеет смотреть динамику полезности своих признаков , тут тоже надо с своими мозгами работать , а не с моделями

вывод решение проблемы не в  МО

Valeriy Yastremskiy:

Обработка сырых данных это тоже модель. И конечно тест модели не есть ее понимание)

Ну да, вопрос в адекватности...

Когда у меня самолет пролетает над головой и я покупаю евру это тоже модель..

 

Мде, похоже, что занятие мО иногда приводит к нервным срывам

может быть кто-нибудь еще попытается объяснить сакральный смысл AutoML?

 
Maxim Dmitrievsky:

Мде, похоже, что занятие мО иногда приводит к нервным срывам

может быть кто-нибудь еще попытается объяснить сакральный смысл AutoML?

У каждого свой) смотря что считать автомашинобучем) постоянное обучение и постоянная корректировка параметров или глобальный типа подход, обучение на всех известных в миру моделях на полном объеме данных и выбор лучших моделей и корректировка параметров)))
 
Maxim Dmitrievsky:

может быть кто-нибудь еще попытается объяснить сакральный смысл AutoML?

Судя по всему, это что-то вроде тех "двоих из ларца, одинаковых с лица" из мультика, которые всё сделают за нас)

 
Maxim Dmitrievsky:

может быть кто-нибудь еще попытается объяснить сакральный смысл AutoML?

Маркетинг.

 

Т.е. задача выиграть крохи прироста кач-ва за счет значительного увеличения времени, перебора моделей

но там есть еще авто препроцессинг и авто разведочный анализ

 
Maxim Dmitrievsky:

Т.е. задача выиграть крохи прироста кач-ва за счет значительного увеличения времени, перебора моделей

но там есть еще авто препроцессинг и авто разведочный анализ

разумные подходы выбора моделей никто не отменял, и их видимо тоже можно оптить) Чел тоже ведет себя по разному в разных ситуациях. При чем это поведение тоже программно.)))

 
Valeriy Yastremskiy:

разумные подходы выбора моделей никто не отменял, и их видимо тоже можно оптить) Чел тоже ведет себя по разному в разных ситуациях. При чем это поведение тоже программно.)))

современное МО побеждает разум в выборе моделей 

Причина обращения: