交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3141

新评论
 
Lorarica #:

我认为，人类意识是进化过程中的一个巨大错误。

根据自然法则，我们是不应该存在的生物。

这一切都不存在，都是幻觉。
 
Maxim Dmitrievsky #:

你还能活多久？)

您能否提取与时间序列相关的足够数量的任何属性，以及测试仪中显示利润的任何标签，并从中建立一个稳健的模型？
。

毕竟，所有 BP 衍生工具都与之相关:)


在其他领域，这项任务就比较困难了，因为我们不清楚这项功能的来源以及为什么需要它。大日期中存在大量此类垃圾，很难过滤。因此也产生了大量的错误关联。

与之相比，如果我们使用 BP 及其衍生物，我们的任务就显得更加原始了。因为所有迹象都与之相关。

但是，我们仍然需要用算法和逻辑来匹配标签和特征。逻辑可以有很多种。所以你们做你们的，我们做我们的。

我已经写过我为什么喜欢 Kozul，因为这是我自己思考得出的结论。他有机地融入了我的想法。

我对 "态度 "不感兴趣。

我感兴趣的是预测者预测类别的能力。例如，mashka 当然与引文有 "关系"，你可以用肉眼看到它。但 Mashka（以及其他平滑算法）预测类别的能力几乎为零。

冬天的时候我发现，我所拥有的 "教师-预测者 "对的分类误差在 10%到 20%之间，在 EA 中，这些分类误差值非常大，吞噬了无误分类的所有收益。

因此，几个月前我更换了教师，现在我正试图招募 能够预测类别的预测器，而且这种能力不应该随着时间的推移而改变。

 
СанСаныч Фоменко #:

我对 "态度 "不感兴趣。

我感兴趣的是预测者预测类别的能力。例如，Mashka 当然与引文有 "关系"，你可以用肉眼看到它。但 Mashka（以及其他平滑算法）预测类别的能力几乎为零。

冬天的时候，我发现我所拥有的一对 "教师预测器"，它们的分类误差在 10%到 20%之间，但在 Expert Advisor 中的分类误差却非常大，吞噬了无误分类的所有利润。

因此，几个月前我更换了教师，现在我正试图招募 能够预测类别的预测器，而且这种能力不应该随着时间的推移而改变。

让我们用手指来表示，这样大家就都明白了。

每个人都对预测者预测班级的能力感兴趣。

现在让我们来看看你是怎么做的：你取两个随机序列（特质和目标），然后检查预测能力（是否在滑动现在并不重要）。

所以，你要做的就是对一切事物进行常见的贪婪搜索。也许有某种方法可以计算出所有可能的组合，但花费的时间应该不是 10 年，而是 + 无穷大。

但你可能会很幸运，并对中间结果感到满意。

这种方法还有其他未揭开的神秘面纱吗？为什么它如此受推崇？

 
Maxim Dmitrievsky #:

让我们用每个人都能理解的语言来表达。

每个人都对投影仪预测班级的能力感兴趣。

现在让我们来看看你是怎么做的：取两个随机序列（特质和目标），然后检查预测能力（是否滑动现在并不重要）。

所以，你要做的就是对一切事物进行惯常的贪婪搜索。也许有某种方法可以计算出所有可能的组合，而且所需的时间不是 10 年，而是 + 无穷大。

但你可能会很幸运，并对中间结果感到满意。

这种方法还有其他未揭开的神秘面纱吗？为什么它如此受推崇？

没有超调。

R 语言中的三行代码可以计算出预测器预测某一类教师的能力。它因预测者而异，根据我的算法（我有好几种算法，100 个预测者运行不到一秒），越大越好。此外，对于不同的预测因子，当窗口移动时，预测单个班级的能力值变化不大--在 10%的 sd 范围内，而对于某些预测因子，它的 sd 值超过 100%。我选择了 5-8 个预测因子，并将其输入模型。

 
СанСаныч Фоменко #:

没有矫枉过正。

三行 R 代码可以计算出预测器预测某一类教师的能力，这三行代码是有一定价值的。根据我的算法（我有好几种算法，100 个预测器的工作时间不到一秒），不同的预测器的数值是不同的，越大越好。此外，对于不同的预测因子，当窗口移动时，预测一个班级的能力值变化不大--在 10%的 sd 范围内，而对于某些预测因子，它的 sd 值超过 100%。我选择了 5-8 个预测因子，并将其输入模型。

窗口是报价历史的时间范围吗？
 
СанСаныч Фоменко #:

此外，随着窗口的移动，不同预测因子预测单个类别 的能力大小变化不大，在 10% sd 范围内。

至少说出一个）为了明确在哪里可以找到这样的预测因子。

 
Renat Akhtyamov #:
窗口是报价历史的时间范围 ？

窗口是输入模型的预测值的数量。对我来说，H1 是 1500 条。

 
Evgeni Gavrilovi #:

说出一个:)为了明确在哪里可以找到这样的预测因子。

你想要的太多了。

 
СанСаныч Фоменко #:

所以几个月前换了老师，现在我正试图为它招募 能够预测班级的预测者，而且这种能力不应该随着时间的推移而改变。

搜索时间有点长，尤其是几秒钟的搜索时间

SanSanych Fomenko#: for 100 predictors work less than a second)
 
СанСаныч Фоменко #:

没有矫枉过正。

三行 R 代码可以计算出预测器预测某一类教师的能力，这三行代码是有一定价值的。根据我的算法（我有好几种算法，100 个预测器的工作时间不到一秒），不同的预测器的数值是不同的，越大越好。此外，对于不同的预测因子，当窗口移动时，预测一个班级的能力值变化不大--在 10%的 sd 范围内，而对于某些预测因子，它的 sd 值超过 100%。我选择了 5-8 个预测因子，并将其输入模型。

我能看几张有 OOS 的图吗？

1...313431353136313731383139314031413142314331443145314631473148...3399
新评论