트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2115

[Maxim Dmitrievsky]

알렉세이 비아즈미킨 :

오버 샘플링은 아직 아무 것도 제공하지 않지만 "볼륨"은 결과를 약간 향상 시켰습니다. 데이터에 무언가가 있음을 의미하며 가장 중요한 것은 올바르게 파는 것입니다.

시험 샘플에서 다양한 양자화 설정을 가진 모델의 히스토그램.

클래스 간의 경계를 더 잘 만듭니다. 같은 방식으로 데이터를 준비해야 합니다. 클래스로의 구분이 명확하고 예제가 교차하지 않도록

하는 방법도 알고 .. 아주 똑똑한듯 하지만 아직 해보지 못했어요

[Forester]

막심 드미트리예프스키 :

클래스 간의 경계를 더 잘 만듭니다. 같은 방식으로 데이터를 준비해야 합니다. 클래스로의 구분이 명확하고 예제가 교차하지 않도록

하는 방법도 알고 .. 아주 똑똑한듯 하지만 아직 해보지 못했어요

나는 어떻게? 우리 분야에서 클래스는 일반적으로 고르게 혼합된 것으로 설명될 수 있습니다.

[Aleksey Vyazmikin]

막심 드미트리예프스키 :

클래스 간의 경계를 더 잘 만듭니다. 같은 방식으로 데이터를 준비해야 합니다. 클래스로의 구분이 명확하고 예제가 교차하지 않도록

하는 방법도 알고 .. 아주 똑똑한듯 하지만 아직 해보지 못했어요

막심 드미트리예프스키 :
레이블 샘플링에 클러스터링을 추가합니다. 동일한 기능으로 클러스터링한 다음 클러스터를 기반으로 샘플링합니다. 클래스는 서로 떨어져 있지만 새 데이터에서 어떤 일이 일어날지는 분명하지 않습니다. 이론상 개선돼야

그래서 이번 주에 여기에서 이 아이디어를 다루었습니다 :)

나는 단지 다수 계급의 수를 줄이는 것을 제안한다.

[Maxim Dmitrievsky]

알렉세이 비아즈미킨 :

그래서 이번 주에 여기에서 이 아이디어를 다루었습니다 :)

나는 단지 다수 계급의 수를 줄이는 것을 제안한다.

나는 보지 않았다

[Aleksey Vyazmikin]

막심 드미트리예프스키 :
나는 보지 않았다

이 작업을 자동으로 수행할 수 있는 방법/도구가 있습니까?

[Maxim Dmitrievsky]

알렉세이 비아즈미킨 :

이 작업을 자동으로 수행할 수 있는 방법/도구가 있습니까?

몰라, 내가 봐야 해. 주말에 한번 봐야겠네요

[Aleksey Vyazmikin]

막심 드미트리예프스키 :
몰라, 내가 봐야 해. 주말에 한번 봐야겠네요

찾으면 알려주세요. 그렇지 않으면 자전거 조립을 시작하겠습니다. :)

elibrarius는 동일한 아이디어를 제안 했습니다. 단순히 분기 트리를 만들고 클러스터링하는 대신 사용하고, 다수 클래스를 줄이기 위해 잎에서 정보를 가져옵니다.

[Aleksey Vyazmikin]

현재 미래 - 교육은 2018년에 완료되었습니다. 너무 아름다워.

그리고 여기에 마지막 미래에 대한 동일한 모델이 있습니다. 모든 것이 더 슬프지만 견딜 수 있습니다.

훈련 막바지에 가까워지자 미래를 살펴보자. 문제가 있는 곳입니다.

그리고 나는 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하지 못합니다. 교육이 끝날수록 결과가 더 좋아야하지만 반대의 결과가 나타납니다. 이상입니다!

[Aleksey Vyazmikin]

트렌드 그 자체에 답이 있는 것 같다 - MO 없는 현재의 미래

마지막

그리고 더 나아가

자, 이것은 MO!?

[Aleksey Vyazmikin]

아니요, 백분율 측면에서 학습 유형이 있습니다. MO가 없으면 40% -45% 수익성이 있고 MO가 있으면 60% -65%입니다. 그러나 거래의 경우 이익이 손실과 같지 않으면 지표가 아닙니다.