Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 583

 
Yuriy Asaulenko:

Woher haben Sie das? Woher?

Ich verwende keine Schilder für das System. Bei den Schildern schneide ich nur die Bereiche aus den Zeitreihen (und aus der Ausbildung und aus dem Funktionieren) heraus, in denen es überhaupt keinen Grund gibt, etwas zu analysieren.

Der NS selbst kaut die Zeitreihen direkt.

Ich habe bereits geschrieben und sogar ein Buch zitiert - NS eignet sich gut für hochspezialisierte Aufgaben in Kombination mit konventionellen Methoden.


Entschuldigung, Sie schrieben von 15 Eingängen zu NS... Ich habe es automatisch mit der Anzahl der Zeichen in Verbindung gebracht :)

 
Maxim Dmitrievsky:

Oh, Verzeihung, Sie haben etwa 15 Einträge in NS geschrieben... Ich habe das automatisch mit der Anzahl der Zeichen in Verbindung gebracht :)

Nun, hier ist ein Zitat aus dem Buch. Ich habe ihn hier bereits 3-4 Mal zitiert).


Von dort habe ich es.

HZ übrigens, nach 2 Tagen Studium scheint es mir, dass der Wald nicht sehr gut geeignet ist, um Marktprobleme zu lösen (na ja, es kommt natürlich auch auf die Formulierung des Problems an).

Um die Wahrheit zu sagen, dachte ich lange Zeit dasselbe über NS).

 
Yuriy Asaulenko:

Nun, hier ist ein Zitat aus dem Buch. Ich habe ihn hier schon 3-4 Mal zitiert)).

Das ist der Grund dafür.


Ich kann das Bild nicht laden.

ist es von dieser Ausgabe?

 
Maxim Dmitrievsky:

Ich kann das Bild nicht laden.

Ist das von dieser Ausgabe?

Ja, es ist von hier.

Ich habe das Bild in meinem Beitrag.

 
Yuriy Asaulenko:

Ja, von hier aus.

Ich habe das Bild in meinem Beitrag.

Ich habe das Bild auch nicht sofort gesehen, und jetzt ist es nicht sichtbar.

 
Konstantin Nikitin:

Ich konnte das Bild nicht sofort sehen und kann es auch jetzt nicht sehen.

Das Bild wurde neu geladen.
 
Yuriy Asaulenko:

Nach 2 Tagen Studium habe ich übrigens den Eindruck, dass Wälder für die Lösung von Marktproblemen nicht gut geeignet sind (das hängt natürlich auch von der Formulierung des Problems ab).


Und warum sind Wälder nicht geeignet?

p.s. Ja, auf dem Bild ist alles richtig, integrierter Ansatz... das ist, was ich versuche zu tun :) nicht "dumm", ein Modell zu trainieren

 
Maxim Dmitrievsky:

Warum sind Gerüste nicht geeignet? Sie lösen die gleichen Probleme

Ich versuche, dort eine Zeitreihe zu erstellen. Und es gibt einfach keine Attribute für Wälder darin. Wälder mit Prädiktoren sind mehr oder weniger verständlich, aber Zeitreihen haben kaum gemeinsame Sätze mit Wäldern. (Und die Überschneidung von Prädiktoren ist nicht unsere Methode.)
 
Yuriy Asaulenko:
Ich versuche, dort eine Zeitreihe zu erstellen. Aber es gibt einfach keine Funktionen für Wälder. Wälder mit Prädiktoren sind mehr oder weniger verständlich, aber Zeitreihen haben kaum Sätze, die von Wäldern geteilt werden. (Und die Überschneidung von Prädiktoren ist nicht unsere Methode.)

Ich stimme zu, wir brauchen zumindest eine automatische Merkmalsextraktion :)

 
Maxim Dmitrievsky:

Ich stimme zu, wir brauchen zumindest eine automatische Merkmalsextraktion :)

Der NS ist also ein solcher Extraktor. Aufgrund seiner Struktur ist der NS eine Reihe von Filtern. Das heißt, NS selbst ist ein Satz von selbstorganisierenden Prädiktoren.