Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3345

[Aleksey Nikolayev]

Forester #:

Ne istiyorsunuz? Neredeyse randomizasyonla çalışıyoruz. Altı ay önce buraya atılan Kozul'un ilk kitabındaki gibi sıcaklığa bağlı dondurma talebi değil bu)))))

Dolayısıyla, bu "Neredeyse "nin işaretlere olan bağımlılığını dikkatlice ölçmeye çalışmamız gerekir).

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Nikolayev #:

Teşekkürler, kapsamlı literatür içeren kaliteli ve ilginç bir makale.

Görünüşe göre ilginç olan belirsizlik türünü - çıktının niteliklere olasılıksal bağımlılığı - dikkate almamaktadırlar. Diğer iki belirsizlik türünü inceliyorlar - niteliklerin ve parametrelerin yanlışlıklarıyla ilgili belirsizlikler. Bunlar güzel bir şekilde adlandırılmıştır - aleatorik ve epistemik belirsizlik) Bizim varyantımıza benzetme yoluyla hedef belirsizlik demeliyiz).

Bizim durumumuzda, niteliklerin "ölçüm hataları" prensipte yoktur ve model parametrelerinin belirsizliği "hedef belirsizliğimizden" zayıf bir şekilde ayrılabilir.

Bana öyle geliyor ki bu belirsizliklerin toplamı hedef belirsizliğini vermelidir. Ama bunu gerçekten araştırmadım.

Yaklaşım, kozula'daki meta lerners ile hemen hemen aynıdır, ancak burada ayrıca bir modeli parçalara ayırmanın ve hız için birkaç sınıflandırıcıdan oluşan bir topluluk yerine kesilmiş sınıflandırıcılar topluluğu olarak kullanmanın bir yolunu öneriyoruz.

[СанСаныч Фоменко]

Maxim Dmitrievsky #:

R kare tahmininin nereden geldiğini anlamıyorum?

Daha önce bu tahminin regresyonlarda tüm regresyon katsayılarının anlamlı olması durumunda geçerli olduğu izlenimine kapılmıştım. Aksi takdirde R karesi mevcut değildir....

[Maxim Dmitrievsky]

СанСаныч Фоменко #:

R kare skorunun nereden geldiğini anlamıyorum?

Daha önce bu tahminin regresyonlarda tüm regresyon katsayılarının anlamlı olması durumunda geçerli olduğu izlenimine kapılmıştım. Aksi takdirde R karesi mevcut değildir....

Bu sadece test cihazının farklı denge eğrilerini hızlıca karşılaştırmak için gösterdiği bir şeydir.

Başka hiçbir yerde yer almaz.

[mytarmailS]

Ve bana öyle geliyor ki, kökten yanlış bir yönelim var...

Bence TS'yi tüm veriler üzerine inşa etmemek, aksine zaten en az %50/50 çalışan bir durum/örüntü seçmek ve çalışan/çalışmayan, alışılmış ikili sınıflandırmayı ayırmaya çalışmak gerekir.

[Ivan Butko]

mytarmailS #:

halihazırda işe yarayan bir durum/desen seçin En az %50/50

Hepsi yarı yarıya çalışıyor.

[mytarmailS]

Ivan Butko #:

Hepsi yarı yarıya çalışıyor.

Sadece öyle görünüyor.

Bir dinozorla karşılaşma şansının %50 olması gibi. Gerçek olasılıkla hiçbir ilgisi yok.

[Ivan Butko]

mytarmailS #:
Sanki--

Bir dinozorla karşılaşma ihtimalinin %50 olması gibi. Gerçek olasılıkla hiçbir ilgisi yok.

Senaryodaki bir rakamı puanlarsanız ve geleceğin istatistiklerine bakarsanız, hem mum sayısına hem de puan sayısına göre yukarı / aşağı dağılımı 50/50 eğilimindedir.

Bu, mum çubuklarından elde edilen rakamlarla ilgilidir (HLC'nin birbiriyle oranı) ve zamansız olanları saymadım, çünkü en az 1000 rakamdan oluşan istatistikler için çok azlar.

Ve böylece, eğer 2022'de rakam mumların %55'inde yükseliş gösteriyorsa ve mumların ortalama değeri Sel'dekinden %5-10 daha yüksekse, o zaman 2023'te getiri yine 50/50 olacaktır, herhangi bir iyilik olmadan.

[mytarmailS]

Ivan Butko #:

Senaryodaki bir rakamı puanlarsanız ve geleceğin istatistiklerine bakarsanız, hem mum sayısına hem de puan sayısına göre yukarı / aşağı dağılımı 50/50 eğilimindedir.

Bu durum mum çubuğu rakamları için geçerlidir (HLC'nin birbiriyle oranı) ve zamansız olanları saymadım, çünkü en az 1000 rakamdan oluşan istatistikler için çok azdırlar.

Ve böylece, 2022'de rakam mumların %55'inde yukarı doğru bir ilerleme gösterdiyse ve mumların ortalama değeri Sel'dekinden %5-10 daha yüksekse, o zaman 2023'te herhangi bir ayrıcalık olmaksızın çalışma yine 50/50 olacaktır.

Ve eğer yeterli bir Stop ve Take eklerseniz, bu da 50/50 olacak mı?

Yoksa belirli bir ortalamaya göre kar ve zarar mı alıyorsunuz?

[Ivan Butko]

mytarmailS #:
Ve eğer uygun bir Durdur ve Al eklerseniz, bu da 50/50 mi olacak?

Yoksa geçici bir ortalamaya göre mi kar ve zarar ediyorsunuz?

İstatistiksel bir ortalama nasıl geçici olabilir?

Neyse odur: ortalama olarak şu kadar yukarı, ortalama olarak şu kadar aşağı.

Bunlara dayanarak al ve durdur ile oynayabilirsiniz.

Ancak bu yarım bir önlemdir, çünkü TP ve SL ortalamalara bağlıysa, aynı zamanda 50/50 çalışırlar.

Ve ortalamalar sizin için bir şey ifade etmiyorsa, TP ve SL saf uydurma, saf 50/50, optimize edicideki bir oyuncaktır.

Düşünce farklıdır: basit modellerin istatistikleri uzun vadeli eğilimlere bağlıdır. Ve manuel tüccarların çalışmalarına dayanarak, uzun vadede artıda aşağı ticaret yapan bağımsız kalıplarla ticaret yaparlar.

Ancak karmaşık modeller nadiren ortaya çıkar. Geriye kalan tek seçenek, küçük istatistik örneğini görmezden gelmek ve bunları sinir ağına beslemeye çalışmaktır.