Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3348

[[Удален]]

В статье форвард и бэквард выделены вертикальными линиями.

В статье предлагается проверить модель в тестере МТ5, в котором отсутствует подглядывание, так же как и в собственном.

Попробуйте просто обучить модель на данных. Такой форвард вы уже не получите, то есть разница уже присутствует. Достаточно проверить самостоятельно.

Если головой нет возможности понять смысл, то хотя бы увидеть разницу вы в состоянии. В том числе проверить на своих «супер признаках», которые имеют «отношение» к целевой.

[СанСаныч Фоменко]

Maxim Dmitrievsky #:
В статье форвард и бэквард выделены вертикальными линиями.

В статье предлагается проверить модель в тестере МТ5, в котором отсутствует подглядывание, так же как и в собственном.

Попробуйте просто обучить модель на данных. Такой форвард вы уже не получите, то есть разница уже присутствует. Достаточно проверить самостоятельно.

Если головой нет возможности понять смысл, то хотя бы увидеть разницу вы в состоянии. В том числе проверить на своих «супер признаках», которые имеют «отношение» к целевой.

Сколько слов... а делов-то, в тестере убрать птичку...

[[Удален]]

СанСаныч Фоменко #:

Сколько слов... а делов-то, в тестере убрать птичку...

Ну то есть на уровне слов вы не воспринимаете информацию. На уровне кода тоже. На уровне формул и подавно. Непонятно зачем это демонстрировать на постоянной основе :)

Это ведь вопрос уже когнитивных способностей. Зачем это транслировать, выглядит убого, то есть как бы все мимо.

[Renat Akhtyamov]

О, фишка по МО

Predicting Stock Price using Azure Automated Machine Learning (AutoML) in few clicks – TheWindowsUpdate.com

[[Удален]]

И сколько там стоит 1000 реквестов? Разоришься на тестере.

[СанСаныч Фоменко]

Renat Akhtyamov #:

О, фишка по МО

Predicting Stock Price using Azure Automated Machine Learning (AutoML) in few clicks – TheWindowsUpdate.com

НЕ более, чем коммерческое предложение в области МО. Существует пару сотен или более моделей МО, которые применяя в рамках изложенного функционала не дают возможности торговать в прибыль. 

Если говорить про предлагаемый функционал, то можно сравнить с пакетом caret, создатели которого понимали, что проблема МО НЕ в моделях, а в препроцессинге и последующей оценке моделей.

[mytarmailS]

Renat Akhtyamov #:

О, фишка по МО

Predicting Stock Price using Azure Automated Machine Learning (AutoML) in few clicks – TheWindowsUpdate.com

Этих фишек уже как влаги после дождя

https://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/automl.html

[[Удален]]

МОшники даже не отличают авто мл от фул сайкл :)

Задеплоишь модель, а тебя твои клиенты Досить начнут, а ты платишь за реквесты 😀😀 лучше свой сервак

[[Удален]]

fxsaber #:

В тот же список.

Помню, вы где-то сравнивали макс. профит среди дц. А на конкретном графике какой алгоритм получения макс. профита использовали? Через оптимизацию или есть строгий алгоритм.

[[Удален]]

Методология конформных предсказаний тоже перекликается с козулом, как минимум по части inverse probability weighting. Дальше пока не дочитал. Наплодили определений :)

И точно так же используется определение потенциальных исходов. Но уже более понятно для случая бинарной классификации. То есть не вводится тритмент или инструментальная переменная.