Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3284
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
Готов выступить перед десятитысячной аудиторией, с хорошей амортизацией
Увы, тут нет такой публики. А я думал, что меня порадовать хотите и себе польстить!
Ну ладно, значит не позволяют Ваши знания дать прогноз по результату последнего моего эксперимента... хорошо, так и запишем.
Увы, тут нет такой публики. А я думал, что меня порадовать хотите и себе польстить!
Ну ладно, значит не позволяют Ваши знания дать прогноз по результату последнего моего эксперимента... хорошо, так и запишем.
Продолжайте квантование 😵💫
Наконец то дельный совет!
А вот и результат - два последних столбца
Действительно, результаты улучшились. Можно сделать предположение, что чем больше выборка, тем лучше будет результат обучения.
Надо попробовать обучиться на 1 и 2 части выборки train - и если результаты будут не сильно хуже, чем на 2 и 3 части, то фактор свежести выборки можно считать менее значимым, чем объём.
Ну что же - обучение закончено, результаты ниже в таблице - два последних столбца.
Предварительно можно сделать вывод, что действительно, успешность обучения зависит от объёма выборки. Однако, отмечу что результаты выборки "-1p1-2" сопоставимы, и даже лучше по некоторым критериям, с выборкой "-1p2-3", в то время как для выборки "0p1-2" результаты в два раза хуже по числу моделей, отвечающих заданному критерию.
Сейчас запустил выборку с перевернутой хронологией, в ней выборка train состоит из начальной выборки exam+test+train_p3, а выборка test - это train_p2, ну а exam уже train_p1. Цель - посмотреть - можно ли на более свежих данных построить успешную модель, которая бы работала 10 лет назад.
Как думаете, какой будет результат?
Ну что же - обучение закончено, результаты ниже в таблице - два последних столбца.
Предварительно можно сделать вывод, что действительно, успешность обучения зависит от объёма выборки. Однако, отмечу что результаты выборки "-1p1-2" сопоставимы, и даже лучше по некоторым критериям, с выборкой "-1p2-3", в то время как для выборки "0p1-2" результаты в два раза хуже по числу моделей, отвечающих заданному критерию.
Сейчас запустил выборку с перевернутой хронологией, в ней выборка train состоит из начальной выборки exam+test+train_p3, а выборка test - это train_p2, ну а exam уже train_p1. Цель - посмотреть - можно ли на более свежих данных построить успешную модель, которая бы работала 10 лет назад.
Как думаете, какой будет результат?
Еще чуть-чуть и будет получен банальнейший результат ..., а может и не будет получен, но тогда открытие, которое перевернет мир МО!
Так держать!
Много раз писал о "предсказательной способности предикторов". которая вычисляется как расстояние между двумя векторами.
Попался список инструментов для вычисления расстояния:
Это кроме стандартного, в котором свой набор расстояний
Вот вам задача без входных данных: …
Макс, вот никак не пойму, зачем потешаться?
если нет предположений - промолчи, если есть - выскажи, типа "результат будет херовый".
...
Как думаете, какой будет результат?
не знаю, но интересно узнать.
Еще чуть-чуть и будет получен банальнейший результат ..., а может и не будет получен, но тогда открытие, которое перевернет мир МО!
Так держать!
Т.е. думаете, что число моделей будет сопоставимо в первыми двумя столбцами? Хотя и в них разница в два раза отличается. Поконкретней про банальность, пожалуйста.