Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2740
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Что надо сделать чтобы мы перестали сраться и обьединись ради одной цели????????
Надо быть полезным друг другу и не боятся признавать ошибки, уважительно относится.
Да как так то, я просил скрипт сделать - да, цитирую " Можете сделать скрипт на R для вычислений под мою выборку - я запущу его ради эксперимента. Эксперимент должен выявить оптимальный размер выборки. ", но это уже в ответ на то, что сделали.
Ранее я писал "... И как смотреть в динамике предлагаете, как реализоать? " - тут я спрашивал как раз про реализацию оценки предикторов в динамике, т.е. регулярная оценка каким то окном и то не понятно - окно на каждом новом примере или по прошествии каждых n примеров. Если Вы так и сделали, то я этого не понял.
То, что Вы выложили код - великолепно, но просто мне сложно понять, что он конкретно делает или чего доказывает по сути, поэтому стал задавать дополнительные вопросы. Вот что там означают две картинке с графиками?
В cкользящем окне переобучать модель и смотреть важность признаков, или просто взять какой то определятор хороших признаков и смотреть его в ск. Окне
...
Также разные фиче-селекторы на любой вкус , наверное 5% от того что есть в Р-ке
размер окна плавающий для получения эффективных оценок д.б., не просто плавающее на шаг или const , - в этом проблема - на каждой итерации подбирать размер окна разве что - моделька обучаться будет долго... да и переодическое ручное переобучение и есть само по себе скользящее окно! -- всё равно ведь будете переодически этим заниматься (выходя за приемлемый st.dev) -- если есть свой график переобучения - то его и можно тоже автоматизировать. НО повторюсь - размер окна - тоже плавающий.
...
разные? - всё равно алгоритмически всё сводится к feature mapping всегда (!), как ни назовите, ... просто свои нюансы и своё поле для применения.
даже если не всем хочется это называть корреляцией
Опираюсь на понятие связи предиктора и учителя. "Связь" - это НЕ корреляция и не "важность" предикторов из подгонки практически любой модели МО.
ссылка на caret - всё тот же Classification and Regression Training - как банальное МО, всё тот же sklearn для Python.
Просто МО создавался не только для построения вероятностных моделей (на основе имеющихся распределений вероятностей), но и для детерминантных и динамических... но в основе любой генерализации вероятностей всегда (!) будет лежать статистика (с её корреляциями), как ни назовите... Иначе вы будете получать смещённые(!) оценки - т.е. ваша модель будет моделировать что-то другое (наобум), а не ваш target.
Что надо сделать чтобы мы перестали сраться и обьединись ради одной цели????????
прекрасный вопрос!
---
тут надо распознать - кого больше: продавцов или покупателей?
но беда только в том, что если цену двинуть вниз, то покупателей будет больше, гарантия!
ссылка на caret - всё тот же Classification and Regression Training - как банальное МО, всё тот же sklearn для Python.
Читайте внимательней, а придумывать не надо
Скрипт вычисляет важность предикторов в скользящем окне двумя разными алгоритмами, форестом и ещё одним способом... Как ты и просил
Форест дают частоту использования предиктора в конкретном алгоритме, поэтому запросто дает высокую важность предикторам, которые НЕ имеют связи с целевой.
Читайте внимательней, а придумывать не надо
куда уж внимательнее, если caret, действительно так расшифровывается
Форест дают частоту использования предиктора в конкретном алгоритме, поэтому запросто дает высокую важность предикторам, которые НЕ имеют связи с целевой.
повторю : готовых фиче селекторов десятки, и все ищут связь с целевой, все уже придумано до нас, давно
Вроде бы у вас видел какие-то намёки на применение survival analysis. Есть ли что интересное в данном направлении? У меня есть некоторые идеи, связанные с заменой времени поломки на величину максимального продвижения цены в нужном направлении в процессе трейда до срабатывания стопа. Основная идея в поиске отклонений от того, какое поведение должно быть при случайном блуждании. В этой области, кстати, тоже весьма развито применение матстата (регрессия Кокса, например) и МО.