Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 519
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
Ну так что??? Есть помошники?????
В какую тему???? Дружка... ты кто такой???
Просто может ты тут новенький и меня не знаешь.. Я типа тоже ИИ занимаюсь в целом.... Та к что ты етого... товой.. отсюдова... :-)
Хотя Я в принципе добрый и всё что вы делаете тут будет работать ТОЛЬКО тогда когда данные будут причиной для цены. ТОГДА любая ТС будет работать на УРА, хоть на 1, хоть на 15 бар вперёд прогноза (на 15 будет конечно же хуже чем на 1, но не суть). НЕ суть... Суть... Индекс РТС у которого есть ОИ. Как смысл объёма.... И задачка РЕШЕНА. ЛЮБАЯ, хоть прогноз, хоть классификация.
А Вы что хотели сказать??? своей фразой, любезнейший.....
:D
Теперь хочу сказать - пшел ты на... , любезнейший. Спасибо.
Вот именно ни в прошлый раз ни в этот ты ничего не сказал, как будто пёрнул в пустоту...... Нам такие собеседники, не нужны. Уж извини....
Как не парадоксально, но классификация это та же регрессия.
Только для для регрессии выход это вещественное, а для классификации - вероятность.
И целевая для регрессии - непрерывная кривая, а для классификации импульсы (0, 1) или (-1,+1).
Это потом этот выход переводят в соответствующий класс (ifelse(y > 0.5, 1, 0).
2) А если 3 класса -1,0,1 (продать, ждать, купить). Переводить через 0,5 (k=0;if(y<-0.5)k=-1; if(y>0.5)k=1;середина между классами, но вероятность класса 0 будет вдвое выше 1 или -1) или через 0,33 (k=0;if(y<-0.33)k=-1; if(y>0.33)k=1;так вероятности всех классов равны)?
Классификация по хорошему делается так. Под каждый класс выделяется отделенный выход. Используется функция потерь при обучение cross entropy. При обучении 1 можно присвоить только одному классу. Надо предусмотреть класс нет сигнала. Например покупать, продавать, ничего не делать. Это отдельные классы. Подавать все значения на один выход не эффективно потому что один нейрон может не обучиться разделять скажем 10 классов.
Производные показывают направление тренда. Производные от 2-х МАшек и разность между ними полностью описывают состояние системы. Вы же сами просили тред.) Дальше НС сама разберется.
Впрочем, дело хозяйское.)
производные от 2-х машек и их разность зависят всего от 4-х баров, они не могут описать состояние системы ну просто никак
1) Перевод в класс всегда через середину диапазона делается?
2) А если 3 класса -1,0,1 (продать, ждать, купить). Переводить через 0,5 (k=0;if(y<-0.5)k=-1; if(y>0.5)k=1;середина между классами, но вероятность класса 0 будет вдвое выше 1 или -1) или через 0,33 (k=0;if(y<-0.33)k=-1; if(y>0.33)k=1;так вероятности всех классов равны)
В R обычно для классификации возможны варианты результатов:
Устанавливаете режим "вероятность класса" и самостоятельно вычисляете класс, например, пополам или 30/70. А можно так: менее 30% один класс, а более 70% другой класс, а промежуток между ними как NA.
1) Перевод в класс всегда через середину диапазона делается?
2) А если 3 класса -1,0,1 (продать, ждать, купить). Переводить через 0,5 (k=0;if(y<-0.5)k=-1; if(y>0.5)k=1;середина между классами, но вероятность класса 0 будет вдвое выше 1 или -1) или через 0,33 (k=0;if(y<-0.33)k=-1; if(y>0.33)k=1;так вероятности всех классов равны)?
Говорим о двух классах. Непрерывный выход классификатора можно перевести в метки класса используя порог:
Возможно два варианта результата:
Как правило классификаторы имеют на выходе непрерывную числовую переменную (степень поддержки). Степени поддержки для данного входа Х можно интерпретировать по-разному, двумя наиболее распространенными являются достоверность в предложенных метках и оценка возможных вероятностей для классов. Вероятности классов модели выдают плохо, поэтому их как правило нужно калибровать. Смотри calibrate::CORElearn. Наиболее близки к вероятности классов выходы после softmax функций активации.
Удачи