Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3584

[Удален]  
😁
 
Andrey Dik #:

Если в обычном магазине написать что-то типа "Всё, что написано на этикетках - не отражает качество продуктов. Покупайте случайно выбранный продукт, ибо никто не знает какой из них хороший.", то от такого магазина будут люди не убегать, а прямо щемиться от него.))


оно-же так и есть на самом деле :-) 

вы соглашения и условия того-же маркета читали ?

"нельзя гарантировать или обещать <тут перечисление хотелок рядового пользователя>"

а иных магазинов нет, и пользователя иное не волнует

 
Maxim Kuznetsov #:

оно-же так и есть на самом деле :-) 

вы соглашения и условия того-же маркета читали ?

"нельзя гарантировать или обещать <тут перечисление хотелок рядового пользователя>"

а иных магазинов нет, и пользователя иное не волнует


Не совсем так, вернее, совсем не так.))
Нигде не сказано, ни в шапке маркета, ни в правилах, что рекомендуется покупать случайный продукт. Напротив, формируется топ из продуктов, пользователь заходит, видит топ, гарантированно заходит посмотреть, и с некоторой вероятностью покупает. Всё, что далее первой страницы не купятся с вероятностью близкой к 1.

А если сделать таблицу продуктов (EA) с различными показателями за месяц / год, пф, кол-во сделок, фактор вост, и т. д., то аудитория покупателей многократно расширяется.

Главное, фактор маркетинга снизится до 0, описание продуктов будут смотреть в самую последнюю очередь.)) Ну и монополии никакой не будет.
 
Это ветка про машинное обучение?
[Удален]  
mytarmailS #:
Это ветка про машинное обучение?

Примерно то, что хотел сделать, но уже сделали до меня :)

https://github.com/google-research/timesfm

https://github.com/moment-timeseries-foundation-model/moment

GitHub - google-research/timesfm: TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting.
GitHub - google-research/timesfm: TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting.
  • google-research
  • github.com
TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting. This repo contains the code to load public TimesFM checkpoints and run model inference. Please visit our Hugging Face checkpoint repo to download model checkpoints. This is not an officially supported...
 
Maxim Dmitrievsky #:

Примерно то, что хотел сделать, но уже сделали до меня :)

https://github.com/google-research/timesfm

https://github.com/moment-timeseries-foundation-model/moment

Ждем тесты
[Удален]  
mytarmailS #:
Ждем тесты

Памяти не хватает, нужен более мощный комп :(

в связи с этим не получится длинный бэктест, будет очень медленно наверное
 
Maxim Dmitrievsky #:

Памяти не хватает, нужен более мощный комп :(

в связи с этим не получится длинный бэктест, будет очень медленно наверное
Да пофиг,  делай!
Там много не надо, через 50 баров поймеш что это арима😁
[Удален]  
mytarmailS #:
Да пофиг,  делай!
Там много не надо, через 50 баров поймеш что это арима😁
Ну там написано, что в некоторых тестах превосходит ариму :)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Ну там написано, что в некоторых тестах превосходит ариму :)
На 0.003%,  для нас это сверх важно)