交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2411

[mytarmailS]

非常酷的讲座

---

https://www.youtube.com/watch?v=l30ejdQKGBg

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

非常酷的讲座

---

https://www.youtube.com/watch?v=l30ejdQKGBg

在春天，我已经提出了增加/删除功能的方法，包括按组进行，我希望能引起Maksim的兴趣，但可惜了。正如我之前写的，这种方法是可行的，但现在我以半自动模式实现，纯粹是为了实验，而我需要在R或Phyton中实现，以循环方式工作，其本质是在分析训练结果后创建一个新任务进行训练。

但视频中宣传的FRiS-Stolp方法很值得一试，但我不明白是否有R或Phyton 中的实现。

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin:

在春天，我已经提出了增加/删除功能的方法

这些方法一抓一大把，所以我不知道在这里该建议什么。

阿列克谢-维亚兹米 金。

但尝试FRiS-Stolp方法很有意思，但我不明白它是否在R或Phyton 中实现。

我也不明白))))

有这样一个东西，那就是谷歌;)

[[删除]]

Aleksey Vyazmikin:

在春天，我已经提出了增加/删除功能的方法，包括在小组中，我希望能引起Maksim的兴趣，但可惜了。正如我之前写的，这种方法是可行的，但现在我以半自动模式实现，纯粹是为了实验，而我需要在R或Phyton中实现，以循环方式工作，其本质是在分析训练结果后创建一个新任务进行训练。

但视频中宣传的FRiS-Stolp方法很值得一试，但我不知道是否有它在R或Phyton 中的实现。

有一个标准的重要 芯片，这就足够了

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

这些方法多如牛毛，在此不清楚该如何建议。

建议检查这些方法对交易相关任务的有效性。

mytarmailS:

我也不明白))))

有这样一个东西，就是谷歌;)

为什么这么大惊小怪？

我使用了搜索引擎，甚至在git-hub上找到了一些代码，但我不清楚它是否有效。

这就是为什么对那些了解它的人来说，听到他们的兴趣，并制定可能的合作方式来调查这个问题是很有意思的。

我是支持建设性的，而不是吹捧的。

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:
有一个标准的功能，进口，这就足够了。

重要性是一种基于算法在构建树时选择某些预测因子的频率的统计学。这个指标告诉我们这个模型是由什么组成的。通过列举预测因子，我们可以建立其他模型，找到新的依赖关系和关系，这些关系在经过几次拆分后可能会更强。

[[删除]]

Aleksey Vyazmikin:

重要性是一种基于算法在构建树时选择某些预测因子的频率的统计。这个指标告诉我们这个模型是由什么组成的。通过预测器的搜索，可以建立其他模型，找到新的依赖和关系，这些关系在经过几次拆分后可能会变得更加强大。

在你的情况下，预测器是在交易员的职业生涯中积累的大量指标，因此强烈希望以某种方式整理混乱。我没有这样的问题，但我有一个理解，那就是，到哪里都是一条漫长的路。

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:
你的预测器是你在交易员生涯中积累的一堆指标，因此强烈希望以某种方式精简所有这些混乱的东西。我没有这样的问题，但我有一个理解，那就是，到哪里都是一条漫长的路。

即使我的所有指标都是基于交付包内的标准指标，但情况完全不是这样，它们来自于价格，可以携带有用的信息，而许多指标不受非平稳性的影响。

实际上，我以另一种方式解决了选择预测器 的问题，但找到最佳组合是一个开放的、有趣的问题。

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin:

提出要测试这些方法对与交易有关的任务的有效性。

那么，这种大惊小怪的做法有什么意义呢？

我使用了搜索引擎，甚至在git-hub上找到了一些代码，但这并不能让我明白它是否有效。

这就是为什么对那些了解它的人来说，听到他们的兴趣，并制定出可能的合作方式来调查这个问题是有趣的。

我赞成建设性的想法，而不是打肿脸充胖子。

Alexey你可能研究过python或r-code，试图拼凑出一些东西......相信我，一千个问题都会得到解决......。

如果一个特征选择方法已经被测试过并且有效，那么检查它的效率还有什么意义？

问题不在于性状选择，而在于性状本身，如果你喂养10个指标，然后选择直到你放弃，你会从任何选择算法中得到同样的结果......

你在视频中听到了吗？ 他们正在数万个属性中进行选择，并提到了MSUA，他们甚至谈到了创建和列举数十亿的属性。

这就是我们应该谈论的，产生数百万个想法并自动检查的系统，这就是本质，这就是个人决定，而属性的选择是这个过程的最后一小部分，其中没有什么有趣的东西。

[[删除]]

一般来说，学习Python中的算法并阅读几本有例子的书是很有用的。许多问题会自行消失。