Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2546

 
Rorschach #:
Кто нибудь ковырял вейвлеты без библиотек? Вейвлеты определены на бесконечности, какую длину тогда брать?

Само разложение не изучал пока, не знаю ответ.
Но в примере по блок-схеме видно, что задают окно 10.
Наверно определение на бесконечность, не играет роли.
И брать ту длину, которая решает проблему максимально эффективно.

v

 
Roman #:

Само разложение не изучал пока, не знаю ответ.
Но в примере по блок-схеме видно, что задают окно 10.
Наверно определение на бесконечность, не играет роли.
И брать ту длину, которая решает проблему максимально эффективно.


По идее длина окна должна быть разная

 
Rorschach #:

По идее длина окна должна быть разная

Если честно не совсем понимаю постановку вопроса.
Может об этом речь?

v1

v2

 
Rorschach #:

По идее длина окна должна быть разная

Лучшее решение, обратится к учебнику.

d

 
Вейвлеты этот тот же Фурье. Есть классический Фурье, есть оконный Фурье и есть Вейвлеты, где вместо прямоугольного окна как в оконном Фурье, используются окна специального вида - вейвлеты. Для финансовых котировок Фурье не подходит, из-за случайного характера котира. 
 
sibirqk #:
Вейвлеты этот тот же Фурье. Есть классический Фурье, есть оконный Фурье и есть Вейвлеты, где вместо прямоугольного окна как в оконном Фурье, используются окна специального вида - вейвлеты. Для финансовых котировок Фурье не подходит, из-за случайного характера котира. 

Считается, вейвлеты хороши для экономного представления на всей доступной истории цен (вместо ограниченного окна)

 
Для временных рядов чаще используют шейплеты, но и то этот подход не то чтобы сильно популярен 
 
Maxim Dmitrievsky #:
Для временных рядов чаще используют шейплеты, но и то этот подход не то чтобы сильно популярен 

Поиск шейплетов напоминает кластеризацию отрезков ряда. Наверняка, полезны для сигналов типа кардиограммы, но насчёт пользы для изучения цен не уверен.

Кстати, удалось разобраться с применением LGBM модели? Если бы обучали в R, то можно было бы попробовать использовать библиотеку Сан Саныча)

 
Aleksey Nikolayev #:

Поиск шейплетов напоминает кластеризацию отрезков ряда. Наверняка, полезны для сигналов типа кардиограммы, но насчёт пользы для изучения цен не уверен.

Кстати, удалось разобраться с применением LGBM модели? Если бы обучали в R, то можно было бы попробовать использовать библиотеку Сан Саныча)

Проблема специфическая. У меня макбук м1, хотел без виртуалок обучать модели, но катбуст не завезли пока под эту архитектуру, а лгбм есть. Но там нужно дополнительно поставить cli версию для сохранения моделей в cpp или if/else формат. Либо парсить питон код в мкловский. Получается, что через виндовс виртуалку пока удобнее с катбустом (уже год обещают версию для м1)
 
Aleksey Nikolayev #:

Поиск шейплетов напоминает кластеризацию отрезков ряда. Наверняка, полезны для сигналов типа кардиограммы, но насчёт пользы для изучения цен не уверен.

Кстати, удалось разобраться с применением LGBM модели? Если бы обучали в R, то можно было бы попробовать использовать библиотеку Сан Саныча)

Что за библиотека сан саныча?
Причина обращения: