Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3090

[Viktor Kudriavtsev]

Linux altında mt5 yüklersem OpenAL'ın çalışıp çalışmayacağını söyleyebilir misiniz? Hiç deneyen oldu mu?

[Forester]

mytarmailS #:
Henüz kendim araştırmadım, yeni rastladım, hepsini felaket bir şekilde yapmak için yeterli zamanım yok

Yöntemin 30 sayfalık bir açıklaması var https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2326253. Okumaya başladım. Görünüşe göre, çapraz doğrulamaya dayanıyor, ancak kendine özgü özellikleri var - kombinatoryal-simetrik.

[СанСаныч Фоменко]

Andrey Dik #:

Kimse R'ye saldırmıyordu. Birkaç sayfa geriye gidin, hafızanızı tazeleyin.

Sanych bana ve alnını R sunağına vurmayan herkese kolektif çiftçi dedi.

Kolhoz için özür dilerim, belki tam olarak doğru değil.

Bir kez daha profesyonel gelişim ile köy gelişimi arasındaki farkı "köydeki ilk adam" prensibiyle açıklamaya çalışacağım.

R sadece bir programlama dili değil, MO ve başka bir şeyi de içeren istatistik gibi dar anlamda uzmanlaşmış görevlerin geliştirilmesine yönelik bir araçtır.

R'deki paketler dilin bir parçasıdır. Dil dağıtım paketine bakalım - orada zaten birkaç temel paket var.

R'deki 100.000'den fazla fonksiyona sahip 10.000'den fazla paketten oluşan paket seti, örneğin MO gibi problemleri çözmek için FONKSİYONEL OLARAK TAM bir settir.

MO örneği ile açıklayayım.

Site çoğunlukla sınıflandırma algoritmalarının farklı varyantlarını, özellikle de NS varyantlarını tartışıyor. Python için meta alıntılar özellikle açıklayıcıdır.

MO açısından bakıldığında, sınıflandırma algoritmasının kendisi sorunun %30'luk bir kısmıdır. Diğer %70'i Python adlı bir köyde bulmaya çalışın. Ve sınıflandırma modellerinin diğer varyantlarını bulmak neredeyse imkansızdır ve bunlardan 200'e (1) kadar vardır.

R, neyin eksik olduğunu bulmanızı sağlayacak mükemmel bir referans aparatına sahiptir.

Ne arayacağınızı bilmiyorsanız, ilk aşamada MO için bir dizi aracın ne olduğunu görmek için Rattle'ı alabilirsiniz: birincil veri analizi, dönüştürme, tahmin edicilerin seçimi, test için dosyaların hazırlanması, model veya modellerle hesaplama, sonuçların uygun grafiksel gösterimle değerlendirilmesi. Bu temel düzeydir.

Rattle'ı aştıysanız, MO problemlerini en üst düzeyde kapsayan Caret kabuğunu alabilirsiniz. Caret, alım satım için sinyal verecek 200'e (!) kadar pakete erişim sağlar. Bu paketler karşılaştırılabilir, seçilebilir, model toplulukları yapılabilir. Caret, Rattle'ın sahip olduğu her şeye sahiptir, ancak daha profesyonel bir seviyede.

Caret'in sahip olduğu her şey için R'nin analogları ve çok sayıda başka destekleyici aracı vardır. Tüm bunlar TEK BİR AMACI temsil eder.

Tüm bunlara istatistik ve özellikle IO'da çalışmak için PROFESYONEL ORTAM denir.

[Maxim Dmitrievsky]

😂😂😂😂

[Forester]

Prado ve diğerlerinin Maxim'e OOS'nin erken bir dönemde alınmasını tercih ettiği yanıtı:
Sayfa 7.

Dördüncüsü, araştırmacı büyük bir örneklemle çalışıyor olsa bile,
OOS analizinin kesin olması için örneklemin büyük bir kısmını kapsaması gerekecektir,
bu da strateji geliştirme açısından zararlıdır (bkz. Hawkins [15]). Eğer OOS
zaman serisinin sonundan alınırsa, genellikle geleceği en iyi temsil eden en son
gözlemleri kaybederiz. Eğer OOS
zaman serisinin başından alınırsa
testler muhtemelen verilerin en az temsil edici kısmı üzerinde yapılmıştır.

[mytarmailS]

Forester #:
Burada yöntemin 30 sayfalık bir açıklaması var https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2326253. Okumaya başladım. Görünüşe göre, çapraz doğrulamaya dayanıyor, ancak kendine özgü özellikleri var - kombinatoryal-simetrik olan

Artık okumak bile istemiyorum. Tükendim.

Ama antrenman yapmama kriterini kontrol ederek stratejilerin otomatik bir sentezini yazabilirim...

Başka bir deyişle, eğitimsizlik kriterini maksimize eden stratejiler oluşturabilirim.

Stratejileri bu kritere göre sentezleyebilirim, sonra onları yeni veriler üzerinde test edebilirim, berbat mı yoksa dikkat etmeye değer mi....

Test ettim -> sonucu aldım -> çöpe attım/öğrendim.

Ancak "sıradan bir palyaço" gibi yıllarca tek bir fikirle ortalıkta dolaşmak ve hiçbir şey yapmadan bunu herkese atmak çıkmaz bir sokaktır.

Öğrenmeden vazgeçmenin kriteri nedir?

[Forester]

Forester #:
Prado ve diğerlerinin Maxim'e OOS'nin erken bir dönemde alınmasını tercih ettiği yanıtı:
Sayfa 7.

Dördüncüsü, araştırmacı büyük bir örneklemle çalışıyor olsa bile,
OOS analizinin kesin olması için örneklemin büyük bir kısmını kapsaması gerekecektir,
bu da strateji geliştirme açısından zararlıdır (bkz. Hawkins [15]). Eğer OOS
zaman serisinin sonundan alınırsa, genellikle geleceği en iyi temsil eden en son
gözlemleri kaybederiz. Eğer OOS
zaman serisinin başından alınmışsa, testler
muhtemelen verinin en az temsil edici kısmı üzerinde yapılmıştır.

Sanırım bu yüzden çapraz doğrulama kullanıyorlar, böylece verilerin tüm bölümleri teker teker OOS'de yer alıyor.

[Forester]

mytarmailS #:

Eğitimsiz olmanın kriteri nedir?

Şu ana kadar 8. sayfada. Ve bu hala bir giriş)))
Çapraz doğrulamada Sharpe ile bir karşılaştırma olacak gibi görünüyor (ancak başka herhangi bir gösterge kullanabileceğinizi yazıyorlar).

[Maxim Dmitrievsky]

Vay canına, Prado'ya ulaşıyorlar.

Tekniklerinin hiçbiri bende işe yaramadı.)

[Forester]

Maxim Dmitrievsky #:

Vay canına, Prado'ya ulaşıyorlar.

Tekniklerinin hiçbiri bende işe yaramadı).

Çapraz doğrulama üzerinde çalışan bir Ambargo grafiğim var. Zararlıdır ve her zaman kaldırılmalıdır. Aksi takdirde aşırı bir OOS olacaktır.
Belki başka bir şey... Her şeyi hatırlayamıyorum.
Ama bunun onun icadı olduğu bir gerçek değil. Belki de sadece faydalı bir fikri yeniden anlatmıştır