Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2848
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
nx - это число элементов же. Как он может быть до 1, если больше 1?
Убывает от nx до 1. Например 5:1 = (5,4,3,2,1), а 1:5 = (1,2,3,4,5)
В статье вообще делается акцент, что нужно знать распределение, прежде чем применять сам метод.
Как обычно в матстате - строится эмпирический аналог по выборке. Как среднее вместо матожидания, частота вместо вероятности или ECDF вместо CDF.
Грубо говоря, валить деревья не ленитесь, но ленитесь наточить топор.
Функция риска, простейший вариант на R
Участки кривой близкие к горизонтальной линии соответствуют провалам на гистограмме и здесь эти участки можно определить более точно, поскольку нет привязки к разбиению (как в гистограммах). Пользуюсь, например, при изучении распределения высот колен зигзага.
Извините за возможное не допонимание вопроса.
Или это из другой оперы?А функцию Хьюбера можно отнести к функции риска?
Она вроде похоже рассчитывается как вы показали на R.
Только как я понял там определяется 10%-ный перцентиль для выбросов.
Как то можно функцию потерь Хьюбера применить как функцию риска?
Убывает от nx до 1. Например 5:1 = (5,4,3,2,1), а 1:5 = (1,2,3,4,5)
Как обычно в матстате - строится эмпирический аналог по выборке. Как среднее вместо матожидания, частота вместо вероятности или ECDF вместо CDF.
Хорошо, вот построил, и что с этим делать?
И как тут гистограмму тогда приткнуть, если по x - число элементов в выборке?
И как тут гистограмму тогда приткнуть, если по x - число элементов в выборке?
По Х должна быть выборка (из высот столбцов, в вашем случае) отсортированная по возрастанию. И функция должна получиться возрастающая от ноля до log(nx). Если, например, nx=5, то у=( log(5/5), log(5/4), log(5/3), log(5/2), log(5/1)).
Или это из другой оперы?
Абсолютно из другой. У вас речь про один из вариантов функции потерь (loss function), а у нас про функцию риска (cumulative hazard function).
А обучение с подкрепление?
А чем подкреплять собираетесь?
Всё равно никакой не интеллект у Вас получится, а всего-лишь модель вегетативной нервной системы, да и то ...
Может рефлексы какие отрабатывать сумеете ...
А где он, интеллект? Где уровни абстракции? Где та же шизофрения?
ГДЕ всё это у Вашего искусственного интеллекта?
По Х должна быть выборка (из высот столбцов, в вашем случае) отсортированная по возрастанию. И функция должна получиться возрастающая от ноля до log(nx). Если, например, nx=5, то у=( log(5/5), log(5/4), log(5/3), log(5/2), log(5/1)).
Важное уточнение!
Тогда так?
А гистограмму как преобразовывать тогда?
Важное уточнение!
Тогда так?
А гистограмму как преобразовывать тогда?
Ну вот, горизонтальные участки уже видны. Хотя смущает наличие вертикальных. Ещё смущает, что максимум выборки у вас здесь 400, а раньше было около 60. Возможно, стоит вместо Х взять log(Х), предварительно выбросив нулевые значения из выборки - это позволит более детально увидеть район маленьких значений Х.
В любом случае, не знаю какая ваша задача в целом. Метод отвечает лишь на один конкретный ваш вопрос - как отделить самый высокий "забор" от самых низких "деревьев". Начало горизонтального участка (или близкого к горизонтальному по сравнению со средним наклоном остальных частей кривой) - это самый высокий забор, а конец такого участка - самое низкое дерево. На самом этом участке точек либо нет либо очень мало, что позволяет пренебречь ими.
Ну вот, горизонтальные участки уже видны. Хотя смущает наличие вертикальных. Ещё смущает, что максимум выборки у вас здесь 400, а раньше было около 60. Возможно, стоит вместо Х взять log(Х), предварительно выбросив нулевые значения из выборки - это позволит более детально увидеть район маленьких значений Х.
Преобразовал и X, но я так и не пойму, что Вы там разглядели - и как автоматизировать процесс определения координат на нём для выделения нужного диапазона.
Можете назвать конкретные координаты, где начинается "пологий график"? И был горизонтальный график, а потом движение под резким углом - это уже не считается - до первого пологого или как?
В любом случае, не знаю какая ваша задача в целом. Метод отвечает лишь на один конкретный ваш вопрос - как отделить самый высокий "забор" от самых низких "деревьев". Начало горизонтального участка (или близкого к горизонтальному по сравнению со средним наклоном остальных частей кривой) - это самый высокий забор, а конец такого участка - самое низкое дерево. На самом этом участке точек либо нет либо очень мало, что позволяет пренебречь ими.
Цель - найти описывающие характер последовательностей предикторы.
Преобразовал и X, но я так и не пойму, что Вы там разглядели - и как автоматизировать процесс определения координат на нём для выделения нужного диапазона.
Можете назвать конкретные координаты, где начинается "пологий график"? И был горизонтальный график, а потом движение под резким углом - это уже не считается - до первого пологого или как?
Цель - найти описывающие характер последовательностей предикторы.
На первом рисунке очевидный горизонтальный участок примерно с 2.4 до 3.
Если бы это была, например, выборка из высот колен зигзага, то это возможность для входа на пробитии первого уровня и тейкпрофита на втором.
Если бы это была, например, выборка для времён жизни арбитражной возможности, то лучше входить в те, которые дожили до первого уровня.
Нет ни сил, ни времени, ни желания думать над тем как конкретно вы можете использовать эту кривую. Уже неоднократно говорил вам, что являюсь противником идеи "совместной работы" на форуме. Пользу вижу лишь в поверхностном обсуждении отдельных теоретических вопросов.