Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3430
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
несколько символов сразу в одном датасете
Наверное, как раз здесь нужна нормализация фичей, как бы я ее не презиралЯ немного ходил в эту сторону, но я отбирал листья по выборке по одному инстурменту и смотрел их эффективность на другом, к сожалению эффективных оставалось процентов 5% от всех изначально отобранных -- на независимых выборках для двух инструментов, может чуть больше, помню, что мало. И, у меня есть нормализация, там где это требуется, т.е. информация от предикторов не в пунктах подаётся.
В планах у меня делать перебор разных вариантов нормализации - но с моими темпами - будет не скоро.
Я немного ходил в эту сторону, но я отбирал листья по выборке по одному инстурменту и смотрел их эффективность на другом, к сожалению эффективных оставалось процентов 5% от всех изначально отобранных -- на независимых выборках для двух инструментов, может чуть больше, помню, что мало. И, у меня есть нормализация, там где это требуется, т.е. информация от предикторов не в пунктах подаётся.
В планах у меня делать перебор разных вариантов нормализации - но с моими темпами - будет не скоро.
ну здесь она нужна только для того, чтобы сделать наборы признаков сопоставимыми. Иначе НС/бустинг запомнят примеры для каждой пары и обобщения не произойдет.
По идее, чем больше символов загнать - тем лучше. С точки зрения генерализации.ну здесь она нужна только для того, чтобы сделать наборы признаков сопоставимыми. Иначе НС/бустинг запомнят примеры для каждой пары и обобщения не произойдет.
Нормализация у меня решает вопрос сопоставимости одинаковых паттернов вне зависимости от рыночной волотильности.
Нормализация у меня решает вопрос сопоставимости одинаковых паттернов вне зависимости от рыночной волотильности.
Не путаете со стандартизацией?
Не путаете со стандартизацией?
в моём случае, конечно, речь в большей степени о стандартизации, если о классических понятиях речь. Но, по сути цель всего этого - сделать сопоставимыми данные.
В чистом виде нормализация ничего не дают - меняет только шкалу счисления.
в моём случае, конечно, речь в большей степени о стандартизации, если о классических понятиях речь. Но, по сути цель всего этого - сделать сопоставимыми данные.
В чистом виде нормализация ничего не дают - меняет только шкалу счисления.
благодаря чему данные становятся сопоставимыми
благодаря чему данные становятся сопоставимыми
Нормализация загоняет в одну шкалу все предиктора, а стандартизация делает сопоставимыми показатели одного предиктора при разных внешних условиях. Или у Вас другая нормализация? Если нет, то что даст сопоставимость разных предикторов для деревянных моделей?
Нормализация загоняет в одну шкалу все предиктора, а стандартизация делает сопоставимыми показатели одного предиктора при разных внешних условиях. Или у Вас другая нормализация? Если нет, то что даст сопоставимость разных предикторов для деревянных моделей?
В признаковом пространстве точки становятся более сопоставимыми в обоих случаях.
Только прикол в том, что делая их более сопоставимыми на is, делают их менее сопоставимыми на oos, на нестационарных рядах.
То есть везде нас как бы поджидает засада.
* пишу в контексте мультивалютника, где данные из разных источниковВ признаковом пространстве точки становятся более сопоставимыми в обоих случаях.
Только прикол в том, что делая их более сопоставимыми на is, делают их менее сопоставимыми на oos, на нестационарных рядах.
То есть везде нас как бы поджидает засада.
Я не понимаю затеи - для сетей или кластеризации это полезно может быть, а для деревьев то где польза - алгоритму это не нужно.
К тому же, если используете CatBoost, то он уже делает фактически нормализацию через квантование, оставляя одинаковое число и диапазон значений предикторов. Можете сделать квантование и сохранить выборку с номерами квантовых отрезков, тогда и на новых данных будет нормальной такая нормализация.
Я не понимаю затеи - для сетей или кластеризации это полезно может быть, а для деревьев то где польза - алгоритму это не нужно.
К тому же, если используете CatBoost, то он уже делает фактически нормализацию через квантование, оставляя одинаковое число и диапазон значений предикторов. Можете сделать квантование и сохранить выборку с номерами квантовых отрезков, тогда и на новых данных будет нормальной такая нормализация.
* пишу в контексте мультивалютника, где данные из разных источников