Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 94
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 что??? ктонибудь смог раскусить мои данные????
Жаль, вы рано ответ сказали. Можно было бы помучить методы обучения.
мне не понятно каким образом вычисляется эта "прогнозированость" и есть ли в этом какой то смысл если не учитывается целевая
Дело не в методах обучения. Использование лага в предиктах не позволит построить достаточную модель. Ведь на рассмотрение модели подаётся строчка, а если используюутся данный из предыдущей строчки, то модель этого просто не увидит, так что задача заведомо провальная.
Mihail Marchukajtes данные покрути, но чувствую он там накуевертил, х. суслика откапаешь)))
Нейронная сеть с памятью возможно справились бы. Плюс к ней генетика для отбора предикторов. Генетика делает наборы предикторов и подбирает параметры нейронки, нейронка обучается. Кроссвалидация для проверки качества модели. Как-то так и заработает. Форекс сложнее, на нём зависимость лагов просто уже не будет существовать в тестовом файле.
Я так понял из статьи к этому пакету, что прогнозируются сами предикторы, а не целевая переменная.
ну да, но блин ето же как то не правильно, качественный предиктор это тот который хорошо объясняет целевую, а не тот который объясняет сам себя, хз не понятно мне как можно узнать качество предиктора не сравнивая его с целевой, не понятно мне....
а что в архиве?
ну да, но блин ето же как то не правильно, качественный предиктор это тот который хорошо объясняет целевую, а не тот который объясняет сам себя, хз не понятно мне как можно узнать качество предиктора не сравнивая его с целевой, не понятно мне....
а что в архиве?