Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2818

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:
У любого кластеризатора или классификатора есть матрица вероятностей, переходов или дистанций. Так называемые raw values. А есть метки классов/кластеров. Он сравнивает несопоставимые вещи.

Да, но это не точно до конца. Это как мне больше нравиться описывать текущее состояние и предсказывать будущее. По сути эти задачи одинаковы. Смена состояния это предсказание, хотя и описание настоящего состояния))))

[[Удален]]

Valeriy Yastremskiy #:

Да, но это не точно до конца. Это как мне больше нравиться описывать текущее состояние и предсказывать будущее. По сути эти задачи одинаковы. Смена состояния это предсказание, хотя и описание настоящего состояния))))

Это абсолютно однозначно. Пока будет сравниваться опа с пальцем, я не буду учавствовать больше в диалоге. Тем более не я его начал.

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:
Это абсолютно однозначно. Пока будет сравниваться опа с пальцем, я не буду учавствовать больше в диалоге. Тем более не я его начал.

По сути вероятность будущего и кластеризация состояний одинаково, в чем разница?

[[Удален]]

Valeriy Yastremskiy #:

По сути вероятность будущего и кластеризация состояний одинаково, в чем разница?

Тяжело идёт, да? Сырые вероятности без порога vs кластеры уже с порогом

Ты же видишь на его картинках, что он дискретное с непрерывным сравнивает. И порог от балды рисует. И подсовывает эту шляпу в качестве доказательства.

А че он эту линию сразу на графике не нарисовал? Одинаково же 

Там идентичные значения у обоих методов, если порог нормально посчитать для второго. 

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:
Тяжело идёт, да? Сырые вероятности без порога vs кластеры уже с порогом

Ты же видишь на его картинках, что он дискретное с непрерывным сравнивает. И порог от балды рисует. И подсовывает эту шляпу в качестве доказательства.

А че он эту линию сразу на графике не нарисовал? Одинаково же 

вообще то есть сходство, линия это усреднение паттернов, да тупо больше меньше, а как движение характеризовать? только пройденным расстоянием, а расстояние только самым мелким расстоянием, т.е. сеткой. Да с дискретными сущностями сложнее чем с непрерывными, но что имеем, с тем и работаем.))

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:

Луше постримлю игрушку ) что еще делать в субботу

https://www.twitch.tv/gamearbuser

У меня ребенок комментатором подрабатывает на гонках комповых)))) Ну и в реале на карте тоже и сам катает)))

[[Удален]]

Valeriy Yastremskiy #:

У меня ребенок комментатором подрабатывает на гонках комповых)))) Ну и в реале на карте тоже и сам катает)))

пусть стримит как он катает ) будет собирать донаты потом

[Roman]

mytarmailS #:

дата сет 

первые 10 сток информация о  ценах , если захочеться создавать новые фичи , если нет их следует удалить из обучения

последняя строка  - целевая

выбоку делить пополам для трейна и теста

на форесте без всякого тюнинга получаю на новых данных

на ХГбусте с новыми фичами получал Акураси 0,83

Интересно можно ли достичь 0,9 Акураси  ?

mytarmailS #:
Что никто даже не трогал? (

Для интереса потрогал )
Использовал Random forest.

Не используемые переменные:
X_OI
X_PER
X_TICKER

Как и просил, трейн и тест пополам

Максимум выращенных деревьев ограничил до 500.

MSE на трейне для 500 выращенных деревьев

MSE на тесте для 500 выращенных деревьев

Полученная метрика на трейне(OOB) и на тесте.
Тут я не знаю, как привести твое accuracy 0,77 Random forest к этой метрике.
Наверно надо MSE вычесть из единицы,
1 - 0,16 = 0,84
Тогда получилась точность как у тебя на XGBoost  ))

 

Ну и переменные, которые вносят вклад в обучение.

Такой вот анализ  получился )

[mytarmailS]

Roman #:

Для интереса потрогал )
Использовал Random forest.

Не используемые переменные:
X_OI
X_PER
X_TICKER

Как и просил, трейн и тест пополам

Ну абсолютные цены OHLC тоже наверное надо выкинуть ) как я и писал

Roman #:

MSE на трейне для 500 выращенных деревьев

MSE на тесте для 500 выращенных деревьев

Полученная метрика на трейне(OOB) и на тесте.
Тут я не знаю, как привести твое accuracy 0,77 Random forest к этой метрике.
Наверно надо MSE вычесть из единицы,

Так ты же регресию делаешь, а надо классификацию! там вообще все не то у тебя

[Roman]

mytarmailS #:

Ну абсолютные цены OHLC тоже наверное надо выкинуть ) как я и писал

Так ты же регресию делаешь, а надо классификацию! там вообще все не то у тебя

Вот классификация, без OHLC.

Accuracy получился 0.79

ROC тест

Матрица путаницы

Влияющие переменные