Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 949
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Welcher andere Trend in der Klassifizierung? Klassenvorhersagefehler werden den Trend zerreißen - vom Trend wird nichts mehr übrig sein.
Warum nicht, ich ermittle nur die Inputs, die Outputs werden durch Schleppnetze und nicht durch MO-Ergebnisse ermittelt.
Natürlich, verdammt noch mal!
Welche anderen?
Ich werde sie zählen.
Ich warte mit Interesse!
Ich warte mit Interesse!
Hier.
Die erforderliche Anzahl von Bäumen ist gestiegen, allerdings nicht um 100
Es zählt falsch: sollte nach Spalten gezählt werden, schlechter als vorher, aber immer noch sehr anständig
Gesamtfehler: 17,1%, durchschnittlicher Klassenfehler: 18,83333%.
Fehlermatrix für das Random-Forest-Modell auf Pred_027_2016_H2_T.csv [test] (Anzahl):
Vorhersage
Tatsächlicher Wert -1 0 1 Fehler
-1 19963 5131 328 21.5
0 2259 37753 2104 10.4
1 404 5703 17597 25.8
Fehlermatrix für das Random Forest Modell auf Pred_027_2016_H2_T.csv [test] (Proportionen):
Vorhersage
Tatsächlicher Wert -1 0 1 Fehler
-1 21.9 5.6 0.4 21.5
0 2.5 41.4 2.3 10.4
1 0.4 6.3 19.3 25.8
Gesamtfehler: 17,4%, durchschnittlicher Klassenfehler: 19,23333%.
Die bemerkenswerte Stabilität des Fehlers ist sehr ermutigend.
Hier.
Die erforderliche Anzahl von Bäumen ist gestiegen, allerdings nicht um 100
Der Fehler ist, dass nicht richtig gezählt wird: man muss spaltenweise zählen, schlechter als vorher, aber immer noch sehr anständig
Ich danke Ihnen! Die Menge der Prädiktoren ist also gar nicht so schlecht, und es gibt einen Grund, sie zu erweitern!
Die erstaunliche Stabilität des Fehlers ist sehr ermutigend.
Oder ist die Stichprobe vielleicht nur sehr typisch? Ich denke, dass wir irgendwie auf eine Datei aus dem Jahr 2015 trainiert und auf 2016 getestet werden sollten - es gibt globale Trends in die entgegengesetzte Richtung, ich denke, das System wird dort nicht so effektiv arbeiten können.
Ich wünschte, ich wüsste, wie man es anders machen könnte... Ich frage mich, ob das Gerüst im Maxim's und hier in Bezug auf die Logik der Bildung gleich ist oder nicht?
Ich danke Ihnen! Die Menge der Prädiktoren ist also gar nicht so schlecht, und es ist sinnvoll, sie zu erweitern!
Oder ist die Stichprobe vielleicht nur sehr typisch? Ich denke, dass wir irgendwie mit einer Datei aus dem Jahr 2015 trainieren sollten und 2016 überprüfen sollten - es gibt globale Trends in die entgegengesetzte Richtung, ich denke, das System wird dort nicht so effektiv arbeiten können.
Ich wünschte, ich wüsste, wie man es anders machen könnte... Ich frage mich, ob Maxim's Gerüst und hier die gleiche Formationslogik haben oder nicht?
Ich habe es oben geschrieben und wiederhole es hier:
PS.
Die Prädiktoren sind bereits im Übermaß vorhanden.
Ich habe es oben geschrieben und werde es wiederholen:
Warum eine Datei aufteilen, wenn alles bereits in zwei Dateien aufgeteilt ist? Ich weiß nur nicht, wie man das in R macht, niemand hat es mir je erklären können - anscheinend dumm.
PS.
Ich habe ohnehin schon eine Menge Vorhersagen.
Nicht wirklich, das ist nicht alles, was ich im realen Handel verwende, einschließlich der Verwendung von ATS.
Ich hoffe wirklich, dass das Netzwerk den optimierten EA in der Geschichte übertreffen kann :)
Wo hast du so viele Farther aufgesammelt? hast du sie manuell ausgewählt, damit sie zur Strategie passen? verrückt :)
die Logik des Gerüsts sollte +- die gleiche sein
Aber hier ist ein anderes Modell:
Das Ergebnis ist, dass ALLES andere, obwohl das Modell qualitativ anders ist, bei Ihren Daten schlecht funktionieren sollte.
Wir müssen den randomForest auf Vordermann bringen
Ich hoffe wirklich, dass das Netzwerk den optimierten EA in der Geschichte übertreffen kann :)
Warum eine Datei aufteilen, wenn bereits alles in zwei Dateien aufgeteilt ist? Ich weiß einfach nicht, wie man das in R macht, niemand hat es mir je erklären können, ich bin wohl dumm.
Das Teilen ist ein Kinderspiel, das Problem sind die Vorurteile gegen R.
Ich hoffe sehr, dass das Netzwerk in der Lage sein wird, einen optimierten Expert Advisor in der Geschichte zu übertreffen :)
Wozu braucht man das Netz?