Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1034
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beschlossen, die unverkrampften und vervielfachten Prädiktoren ohne jeden Sinn einzufügen
Woher haben Sie so viele Prädiktoren? Wie wichtig sind sie? 1/3 des Waldes ist nicht im Trainingssatz enthalten, und 95 % haben eine geringe Bedeutung. Und welches Feedback hat das System jetzt mit so vielen Prädiktoren, 3 Stunden für 1 Vorhersage? )Das weiß man erst, wenn man es gebaut hat...
Das Ergebnis selbst: Es ist möglich mit Apache Spark
Ich mache jetzt nicht mehr als 1000 Vorhersagen. Aber weniger als 100 Prädiktoren sind nicht genug.
Das weiß man erst, wenn man es gebaut hat...
Das Ergebnis selbst: Das ist mit Apache Spark möglich
Zurzeit mache ich nicht mehr als 1000 Vorhersagen. Aber weniger als 100 Prädiktoren sind meiner Meinung nach nicht genug.
ignorieren Sie absichtlich Fragen?
Ich wiederhole: Wie kommt es, dass es so viele Prädiktoren gibt?
Ignorieren Sie absichtlich die Fragen?
Ich wiederhole: Wie kommt es, dass es so viele Prädiktoren gibt?
Sie können eine Milliarde Prädiktoren erstellen, in Schritten von eins und so weiter)
Aber sie werden Ihnen nichts Zusätzliches geben.
Ignorieren Sie absichtlich die Fragen?
Wiederholung: Wie kommt es, dass es so viele Prädiktoren gibt?
Die meisten dieser Prädiktoren ergeben: bool(hoch[0] > hoch[1]) und haben daher den Zustand 0 oder 1
Natürlich erstelle ich eine Liste von Prädiktoren mit einem Skript.
Es macht keinen Sinn, gezielt Prädiktoren auszuwählen, denn es ist leicht, einen wichtigen Prädiktor auszuschließen.
Die meisten dieser Prädiktoren ergeben: bool(hoch[0] > hoch[1]) und haben jeweils den Zustand 0 oder 1
Natürlich erstelle ich eine Liste von Prädiktoren mit einem Skript.
Es macht keinen Sinn, gezielt Prädiktoren auszuwählen, denn es ist leicht, einen wichtigen Prädiktor auszuschließen.
Sie müssen nicht nach der Menge, sondern nach der Umwandlung der wenigen Ausgangsklassen vorgehen, bis die Klassen gut trennbar sind, mit Fehlerkontrolle bei OOS
Sie können eine Milliarde Prädiktoren erstellen, Impulse in Schritten von eins usw.)
Aber sie wollen uns nichts Zusätzliches geben.
Wenn der Prädiktor nicht Teil des Waldes ist, kann nichts Schlimmes dabei herauskommen. Vielleicht wird sich dieser Prädiktor in einer anderen Version des Random Forest manifestieren.
Es handelt sich um ein Array von 7000 Verdoppelungen, das wenig Arbeitsspeicher beansprucht und sich in wenigen Nanosekunden bewegt. Bei der Interpretation von 500 Bäumen mit 7000 Prädiktoren gibt es keine spürbare Verlangsamung. Wenn Sie mir nicht glauben, installieren Sie Spark und überprüfen Sie es selbst.
Man muss nicht nach der Menge, sondern nach der Umwandlung der wenigen Ausgangsklassen vorgehen, bis die Klassen gut trennbar sind, mit Fehlerkontrolle bei den OOS
Die Bewertung der Qualität eines Waldes ist ein ganz anderes Thema.
Es geht um die Wirksamkeit des Ansatzes, und der von Ihnen vorgeschlagene Ansatz ist, um es ganz offen zu sagen, unwirksam
Es geht um die Wirksamkeit des Ansatzes, und der von Ihnen vorgeschlagene Ansatz ist, um es ganz offen zu sagen, ineffektiv.
Die Effizienz muss noch durch praktische Ergebnisse belegt werden. Vielleicht deckt sich meine Einschätzungsmethode für Kurscharts nicht mit den klassischen Qualitätsindikatoren, aber letztlich entscheidet der Gewinn über alles.
Ich habe auf die Frage geantwortet: "Warum brauchen wir Spark?" Ich habe sie beantwortet. Oder wollen Sie mir wieder vorwerfen, dass ich Fragen ignoriere?
Die Wirksamkeit muss noch durch praktische Ergebnisse nachgewiesen werden. Vielleicht deckt sich meine Bewertungsmethode für Kurscharts nicht mit den klassischen Qualitätsindikatoren, aber letztendlich ist es der Gewinn, der alles entscheidet.
Ich habe auf die Frage geantwortet: "Warum brauchen wir Spark?" Ich habe sie beantwortet. Oder werden Sie mich wieder beschuldigen, Fragen zu ignorieren?
Das mit Spark ist schon lange klar, ich habe nicht danach gefragt. Zu dieser Idee befragt. Dieser Funkenansatz ist genau das, was aufgrund der ineffizienten Lernkurve und der erforderlichen Kapazität aus der Luft gegriffen ist.
Dasselbe kann durch Optimierung in der MT5-Cloud ohne Gerüst erfolgen. Ich weiß nicht, wie es bei Ihnen aussieht und ob Sie damit einen Gewinn erzielen, aber das ist nicht der Fall, und dieser Algorithmus wird immer aufgrund von Überschreitungen scheitern.
IMHA