Обсуждение статьи "Машинное обучение и Data Science (Часть 16): Свежий взгляд на деревья решений"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Машинное обучение и Data Science (Часть 16): Свежий взгляд на деревья решений:

В последней части нашей серии о машинном обучении и работе с большими данными мы снова возвращаемся к деревьям решений. Эта статья предназначена для трейдеров, которые хотят понять роль деревьев решений в анализе рыночных тенденций. В ней собрана вся основная информация о структуре, предназначении и использовании таких деревьев. Мы рассмотри корни и ветви алгоритмических деревьев и узнаем, в чем же заключается их потенциал применительно к принятию торговых решений. Давайте вместе по-новому взглянем на деревья решений и посмотри, как они могут помочь преодолевать сложности на финансовых рынках.

В одной из предыдущих статей данной серии я рассказывал о деревьях решений. Мы познакомились с тем, что такое деревья решений, и создали алгоритм для классификации данных о погоде. Однако код и объяснения, представленные в той статье, по-видимому, оказались недостаточно ясными, поскольку мне продолжают поступать сообщения с просьбой предоставить более эффективный подход к построению деревьев решений. Именно поэтому я посчитал, что может быть целесообразным написать вторую статьи и предоставить более качественный код. Кроме того, хорошее понимание деревьев решений очень важно для перехода к следующему этапу — алгоритмам случайного леса, о которых мы поговорим в следующих статьях.

Однако нас интересует конкретная область применения моделей на основе деревьев решений — это трейдинг. Чтобы использовать эту модель в трейдинге, нужно сформулировать задачу, которую надо будет решить.

Задача:

Мы будем использовать модель дерева решений, чтобы делать прогнозы на текущем баре относительно того, куда движется рынок: вверх или вниз.

Как и в случае с любой моделью, мы предоставим нашей модели набор данных для обучения. Для этого будем использовать два индикатора типов осцилляторов: индикатор RSI и стохастический осциллятор. По сути, нам нужно, чтобы модель понимала закономерности между этими двумя индикаторами и то, как они определяют движение цены на текущем баре.

Автор: Omega J Msigwa