Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2208

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy:

den Link, den ich im Wiki über den Semi angegeben habe. Soweit ich weiß, handelt es sich bei den Markierungen um die Kanten der stabilen Abschnitte.

ZZ geht nicht, weil die Benotung einfach ohne Unterschiede in den Abschnitten weitergeht, und das Lernen geht auf die gleiche Weise weiter, und wenn durch die Benotung ZZ ist es wie zu viele Beispiele mit unterschiedlichen Merkmalen und das Ergebnis des Lernens kann nicht gut sein.

Labels sind bekannte Ziel{Klassen}. Der Rest der Daten ist ohne sie, nur in Form von Merkmalen.

Diese Etiketten sollen eine gewisse Bedeutung haben. Zum Beispiel Etiketten, dass es Katzen oder Krokodile sind

In unserem Fall haben wir keine Ahnung, wo die Katzen sind. Ich meine, wir kennen keine Muster und wissen nicht, wie sie sich unterscheiden, was die Sache noch schwieriger macht.

so dass wir die ursprünglichen Markierungen aushebeln und die Varianten durchgehen können

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

sind nur die bekannten Ziele/Klassen. Der Rest der Daten ohne sie

Es ist, als würde man die richtige Suchrichtung festlegen.))

Maxim Dmitrievsky:

Diese Etiketten sollen eine gewisse Bedeutung haben. Zum Beispiel Etiketten, auf denen steht, dass es sich um Katzen oder Krokodile handelt.

In unserem Fall haben wir keine Ahnung, wo die Katzen sind. Das heißt, wir kennen keine Muster und wissen nicht, wie sie sich unterscheiden, was die Aufgabe noch schwieriger macht.

damit wir die ursprünglichen Markierungen erzwingen und die Varianten durchgehen können.

Vollständiges Bruteforcing ist immer besser als unvollständiges. Der Punkt der nicht ganz korrekten Partitionierung war schon immer vorhanden. Und der Fluch der Dimensionalität wird nur gelöst, wenn man die Suchrichtung richtig wählt. Es geht darum, den richtigen Bereich für die Suche nach Varianten zu finden/bestimmen.

[iwelimorn]

Ich habe versucht, die Idee der Akzeptanz kleiner Stichproben für GMM zu erweitern. 6 Monate trainieren, 5 Jahre testen. Ich habe die Tags in n Teile mit fester Größe aufgeteilt. Für jeden Teil habe ich mein eigenes GMM-Modell erstellt, 1000 Stichproben aus jedem Teil generiert, sie aufgestapelt und die Catbust trainiert. Ich habe die Funktionen ausgewählt und folgendes erhalten:

Iteration:  0 R^2:  0.9209352881222573
Iteration:  1 R^2:  0.9379233716807497
Iteration:  2 R^2:  0.94604683760217
Iteration:  3 R^2:  0.9316240202095838
Iteration:  4 R^2:  0.8813998843225924
Iteration:  5 R^2:  0.8820262895230507
Iteration:  6 R^2:  0.9068275822699385
Iteration:  7 R^2:  0.9335383124164518
Iteration:  8 R^2:  0.8960336270368543
Iteration:  9 R^2:  0.8879176417296292
Iteration:  10 R^2:  0.9143324457906077
Iteration:  11 R^2:  0.9468819523130443
Iteration:  12 R^2:  0.9058317279184074
Iteration:  13 R^2:  0.9169237743824633
Iteration:  14 R^2:  0.9004312808918618
Iteration:  15 R^2:  0.8914705535825033
Iteration:  16 R^2:  0.9303813779412192
Iteration:  17 R^2:  0.9207720444742649
Iteration:  18 R^2:  0.9508313124156939
Iteration:  19 R^2:  0.9365410846386889
Iteration:  20 R^2:  0.9227862991881809
Iteration:  21 R^2:  0.9052003797596105
Iteration:  22 R^2:  0.8975861474045481
Iteration:  23 R^2:  0.9431936051970786
Iteration:  24 R^2:  0.9147205226323929
Iteration:  25 R^2:  0.9476544304761072
Iteration:  26 R^2:  0.9333016398932669
Iteration:  27 R^2:  0.9076751168791403
Iteration:  28 R^2:  0.8697156778100353
Iteration:  29 R^2:  0.8845935705960335
Iteration:  30 R^2:  0.9159489461919911
Iteration:  31 R^2:  0.9232528133285296
Iteration:  32 R^2:  0.9465969161207943
Iteration:  33 R^2:  0.923873107775384
Iteration:  34 R^2:  0.887118901781171
Iteration:  35 R^2:  0.9077338861211618
Iteration:  36 R^2:  0.9174686253027636
Iteration:  37 R^2:  0.9293399179092457
Iteration:  38 R^2:  0.8978226916069179
Iteration:  39 R^2:  0.927290878522851
Iteration:  40 R^2:  0.9030239602884128
Iteration:  41 R^2:  0.9621423075912642
Iteration:  42 R^2:  0.9311707303177966
Iteration:  43 R^2:  0.8710910233452236
Iteration:  44 R^2:  0.9103469394662375
Iteration:  45 R^2:  0.8919753688513302
Iteration:  46 R^2:  0.948991254496016
Iteration:  47 R^2:  0.9052353780393834
Iteration:  48 R^2:  0.9512288525623317
Iteration:  49 R^2:  0.9208453469280165
Iteration:  50 R^2:  0.893737366120048
Iteration:  51 R^2:  0.928125477787328
Iteration:  52 R^2:  0.8942972434275139
Iteration:  53 R^2:  0.9199962696797981
Iteration:  54 R^2:  0.915636353356246
Iteration:  55 R^2:  0.8985519043156066
Iteration:  56 R^2:  0.9347755921190894
Iteration:  57 R^2:  0.9584552730083282
Iteration:  58 R^2:  0.9032314235396457
Iteration:  59 R^2:  0.9054094988875886
Iteration:  60 R^2:  0.9297272696445005
Iteration:  61 R^2:  0.9115802884108607
Iteration:  62 R^2:  0.9413266801702871
Iteration:  63 R^2:  0.8828780223711544
Iteration:  64 R^2:  0.8824525390982221
Iteration:  65 R^2:  0.9053951498492597
Iteration:  66 R^2:  0.8714355206255209
Iteration:  67 R^2:  0.918076158247141
Iteration:  68 R^2:  0.8364078585625844
Iteration:  69 R^2:  0.9105699936970394
Iteration:  70 R^2:  0.8964063526272564
Iteration:  71 R^2:  0.9167952116250836
Iteration:  72 R^2:  0.8755502709003292
Iteration:  73 R^2:  0.9386759877643626
Iteration:  74 R^2:  0.9111343213701268
Iteration:  75 R^2:  0.9316337347065893
Iteration:  76 R^2:  0.9491318658912862
Iteration:  77 R^2:  0.8793801507135458
Iteration:  78 R^2:  0.88457680290715
Iteration:  79 R^2:  0.9320128938747305
Iteration:  80 R^2:  0.8718850318456811
Iteration:  81 R^2:  0.9435554177361902
Iteration:  82 R^2:  0.9203305196370429
Iteration:  83 R^2:  0.9260245682457562
Iteration:  84 R^2:  0.9049805884830662
Iteration:  85 R^2:  0.9623136916438867
Iteration:  86 R^2:  0.9489381651270304
Iteration:  87 R^2:  0.9185761083088367
Iteration:  88 R^2:  0.9300874485193825
Iteration:  89 R^2:  0.9270368671164058
Iteration:  90 R^2:  0.89171822598241
Iteration:  91 R^2:  0.9442365127017215
Iteration:  92 R^2:  0.9147433442119735
Iteration:  93 R^2:  0.9466461518946063
Iteration:  94 R^2:  0.8985030583949476
Iteration:  95 R^2:  0.9227935867673295
Iteration:  96 R^2:  0.9270658994573892
Iteration:  97 R^2:  0.8861414609105617
Iteration:  98 R^2:  0.9069299245110212
Iteration:  99 R^2:  0.9381808829667341

Zweite Version, dieselben Tags, mit derselben Aufteilung, aber mit Vormischung:

X = X.sample(frac=1.0)

Iteration:  0 R^2:  -0.9147922986362467
Iteration:  1 R^2:  -0.8891349235839455
Iteration:  2 R^2:  -0.7756433696750841
Iteration:  3 R^2:  -0.9294701419803408
Iteration:  4 R^2:  -0.8675029639731144
Iteration:  5 R^2:  -0.9333665101462129
Iteration:  6 R^2:  -0.7215820820380785
Iteration:  7 R^2:  -0.835634878720925
Iteration:  8 R^2:  -0.8982572730634232
Iteration:  9 R^2:  -0.8433406526089088
Iteration:  10 R^2:  -0.8905214289474265
Iteration:  11 R^2:  -0.9523382605378116
Iteration:  12 R^2:  -0.9353234698827787
Iteration:  13 R^2:  -0.9255519745316118
Iteration:  14 R^2:  -0.8961044791463404
Iteration:  15 R^2:  -0.8720720502698673
Iteration:  16 R^2:  -0.7673961693909795
Iteration:  17 R^2:  -0.9178099795704201
Iteration:  18 R^2:  -0.8028458725344336
Iteration:  19 R^2:  -0.9171290688719891
Iteration:  20 R^2:  -0.8315941217013689
Iteration:  21 R^2:  -0.5070548765483025
Iteration:  22 R^2:  -0.8116346823881794
Iteration:  23 R^2:  -0.8640716653285909
Iteration:  24 R^2:  -0.8410638452155568
Iteration:  25 R^2:  -0.8840402609492392
Iteration:  26 R^2:  -0.8499245238176002
Iteration:  27 R^2:  -0.8778289064553249
Iteration:  28 R^2:  -0.9268702558814643
Iteration:  29 R^2:  -0.8925221189558847
Iteration:  30 R^2:  -0.9657842200006661
Iteration:  31 R^2:  -0.77464827311577
Iteration:  32 R^2:  -0.6464089792356508
Iteration:  33 R^2:  -0.7362468345293623
Iteration:  34 R^2:  -0.8359119411978162
Iteration:  35 R^2:  -0.8953980020172865
Iteration:  36 R^2:  -0.9643167791133879
Iteration:  37 R^2:  -0.9200720117785897
Iteration:  38 R^2:  -0.4930038499649341
Iteration:  39 R^2:  -0.8563412086058743
Iteration:  40 R^2:  -0.7534658472329049
Iteration:  41 R^2:  -0.9058712268796619
Iteration:  42 R^2:  -0.8404352444846342
Iteration:  43 R^2:  -0.8956393865296916
Iteration:  44 R^2:  -0.7697676598374891
Iteration:  45 R^2:  -0.827402321523272
Iteration:  46 R^2:  -0.7733648036339182
Iteration:  47 R^2:  -0.9094911321363413
Iteration:  48 R^2:  -0.8112209852571995
Iteration:  49 R^2:  -0.9272815570481083
Iteration:  50 R^2:  -0.9516373600713565
Iteration:  51 R^2:  -0.923161311310859
Iteration:  52 R^2:  -0.9454357553057322
Iteration:  53 R^2:  -0.8874717694423527
Iteration:  54 R^2:  -0.9442569831498039
Iteration:  55 R^2:  -0.8509749828624672
Iteration:  56 R^2:  -0.8880233388858068
Iteration:  57 R^2:  -0.829081492806442
Iteration:  58 R^2:  -0.8104288788378895
Iteration:  59 R^2:  -0.9461212586368714
Iteration:  60 R^2:  -0.9638585005999462
Iteration:  61 R^2:  -0.9331377065042211
Iteration:  62 R^2:  -0.9273729445871957
Iteration:  63 R^2:  -0.9087582575118714
Iteration:  64 R^2:  -0.9413841949907823
Iteration:  65 R^2:  -0.9322001763523151
Iteration:  66 R^2:  -0.7762699813649556
Iteration:  67 R^2:  -0.8157764341998059
Iteration:  68 R^2:  -0.8553516949784419
Iteration:  69 R^2:  -0.8892466719564891
Iteration:  70 R^2:  -0.927962172458
Iteration:  71 R^2:  -0.9155014169139781
Iteration:  72 R^2:  -0.813270189921209
Iteration:  73 R^2:  -0.8906455890506758
Iteration:  74 R^2:  -0.8515052662862699
Iteration:  75 R^2:  -0.7464436838057231
Iteration:  76 R^2:  -0.9265461731236329
Iteration:  77 R^2:  -0.9097917153476209
Iteration:  78 R^2:  -0.9320352532410676
Iteration:  79 R^2:  -0.9136167627146698
Iteration:  80 R^2:  -0.9058376874038158
Iteration:  81 R^2:  -0.9218661728537026
Iteration:  82 R^2:  -0.8761532667040411
Iteration:  83 R^2:  -0.8613901314137971
Iteration:  84 R^2:  -0.9549329316806329
Iteration:  85 R^2:  -0.9369577646891263
Iteration:  86 R^2:  -0.9088532629673239
Iteration:  87 R^2:  -0.913690880309502
Iteration:  88 R^2:  -0.9380433297279352
Iteration:  89 R^2:  -0.9022452839070761
Iteration:  90 R^2:  -0.8628005914827953
Iteration:  91 R^2:  -0.6997900178668703
Iteration:  92 R^2:  -0.9236900047877985
Iteration:  93 R^2:  -0.7743753260702735
Iteration:  94 R^2:  -0.8915162635095815
Iteration:  95 R^2:  -0.9238512868243697
Iteration:  96 R^2:  -0.7885755415193383
Iteration:  97 R^2:  -0.8691156336449682
Iteration:  98 R^2:  -0.8358956414656111
Iteration:  99 R^2:  -0.9681215417714616

In beiden Fällen wurde ein festes Ziel verwendet. Wenn Sie es wünschen, kann ich dieses Experiment reproduzieren. Ich bin nicht gut darin, solche Phänomene zu deuten, vielleicht gibt es eine Erklärung.

[Maxim Dmitrievsky]

welimorn:

Ich habe versucht, die Idee der Akzeptanz kleiner Stichproben für GMM zu erweitern. 6 Monate trainieren, 5 Jahre testen. Ich habe die Tags in n Teile mit fester Größe aufgeteilt. Für jeden Teil habe ich mein eigenes GMM-Modell erstellt, 1000 Stichproben aus jedem Teil generiert, sie aufgestapelt und die Catbust trainiert. Ich wählte die Funktionen aus und erhielt folgendes Ergebnis:

Zweite Version, dieselben Tags, mit derselben Aufteilung, aber mit Vormischung:

In beiden Fällen wurde ein festes Ziel verwendet. Wenn Sie es wünschen, kann ich dieses Experiment reproduzieren. Ich bin nicht sehr bewandert in der Interpretation solcher Phänomene, aber vielleicht gibt es eine Erklärung dafür.

Ist das Mischen vor dem gmm oder vor dem boost? Sie sollten die Klassenbilanz für Ausbildung/Test überprüfen. Vielleicht gingen Nullen in die Ausbildung und Einsen in die Prüfung. Sie können auch versuchen, die Daten nach Kauf- und Verkaufsmarken zu gruppieren.

[Aleksei Stepanenko]

Entschuldigung, Leute, ich habe eine Frage.

Wie hoch ist die Anzahl der Gewichtungsfaktoren in Ihren Rastern, und auf wie viele Berufe wird trainiert?

Ich möchte die Beziehung zwischen diesen Größen verstehen und darüber spekulieren, inwieweit Übertraining von dieser Beziehung abhängt. Ich danke Ihnen.

[iwelimorn]

Maxim Dmitrievsky:
Ist das Mischen vor dem gmm oder vor dem boost? Sie müssen die Klassenbilanz für Ausbildung/Test überprüfen. Vielleicht gingen Nullen in die Ausbildung und Einsen in die Prüfung. Sie können auch versuchen, die Daten nach Kauf- und Verkaufsmarken zu gruppieren.

Die Mischung erfolgt vor der Erstellung des GMM.

Davor lasse ich Etiketten nach Zustand fallen:

dataset['labels'].loc[dataset['labels'].diff(1) == 0] = np.nan


dataset = dataset.dropna()

Dies bringt das Klassengleichgewicht immer auf 1/1 mit leichten Abweichungen:

count labels 0 before GMM: 57
count labels 1 before GMM: 58

In diesem Fall wurden 115 Tags gemischt und in 4 Teile aufgeteilt. Danach wurden 4 GMMs auf der Grundlage dieser Daten erstellt. Aus jedem dieser Datensätze wurden 1000 Etiketten entnommen und in einem Datenrahmen zusammengefasst. Im nächsten Schritt wird sie in eine Test- und eine Dreifachspur aufgeteilt.

Die Ausgewogenheit der Musterklassen wich etwas vom Ideal ab. Aber die Proben des Zuges und des Tests hatten ungefähr das gleiche Verhältnis

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2006/1994
count labels train before CatBoost lab0/lab1  972/1028
count labels test before CatBoost lab0/lab1  1034/966
Iteration:  0 R^2:  -0.09193595558595069

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 1956/2044
count labels train before CatBoost lab0/lab1  968/1032
count labels test before CatBoost lab0/lab1  988/1012
Iteration:  1 R^2:  0.2187933983460144

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 1937/2063
count labels train before CatBoost lab0/lab1  968/1032
count labels test before CatBoost lab0/lab1  969/1031
Iteration:  2 R^2:  0.07935341972355503

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2004/1996
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1006/994
count labels test before CatBoost lab0/lab1  998/1002
Iteration:  3 R^2:  0.5243959241368454

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2002/1998
count labels train before CatBoost lab0/lab1  999/1001
count labels test before CatBoost lab0/lab1  1003/997
Iteration:  4 R^2:  -0.11495440249539668

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2034/1966
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1016/984
count labels test before CatBoost lab0/lab1  1018/982
Iteration:  5 R^2:  -0.2007764868672567

...

Unten sehen Sie die Simulationsergebnisse mit der gleichen Stichprobe von 115 Tags, aufgeteilt in 4 Teile, aber ohne Vermischung. Die Ausgewogenheit der Klassen ist natürlich etwas besser, aber ich glaube nicht, dass dies die Ergebnisse wesentlich beeinflusst.

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2012/1988
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1008/992
count labels test before CatBoost lab0/lab1  1004/996
Iteration:  0 R^2:  0.6604621522811843

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 1978/2022
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1003/997
count labels test before CatBoost lab0/lab1  975/1025
Iteration:  1 R^2:  0.9280130097632814

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2024/1976
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1031/969
count labels test before CatBoost lab0/lab1  993/1007
Iteration:  2 R^2:  0.8262169779783981

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 1980/2020
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1010/990
count labels test before CatBoost lab0/lab1  970/1030
Iteration:  3 R^2:  0.9348696093090818

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2030/1970
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1016/984
count labels test before CatBoost lab0/lab1  1014/986
Iteration:  4 R^2:  0.5284975351783288

count labels train before train_test_split  lab0/lab1 2042/1958
count labels train before CatBoost lab0/lab1  1024/976
count labels test before CatBoost lab0/lab1  1018/982
Iteration:  5 R^2:  0.9246045699747673

...

Es mag albern klingen, aber ich denke, dass es eine Art zeitliche Korrelation in den Reihen gibt, die GMM-Modelle an verschiedenen Stellen der Reihe finden. Sie verschwindet, wenn Sie die Reihenfolge durch Mischen der Reihe aufheben.

Ich habe nicht an eine getrennte Clusterbildung gedacht, ich werde es heute Abend ausprobieren.

[Aleksey Vyazmikin]

Medizin und Verteidigungsministerium.

[Maxim Dmitrievsky]

welimorn:

Das Rühren erfolgt vor der Erstellung des GVM.

Bevor ich dies tue, lasse ich die Etiketten nach Bedingung fallen:

Dies bringt das Klassengleichgewicht immer auf 1/1 mit leichten Abweichungen:

In diesem Fall wurden 115 Tags gemischt und in 4 Teile aufgeteilt. Danach wurden 4 GMMs auf der Grundlage dieser Daten erstellt. Von jedem werden 1000 Etiketten abgetrennt und in einem Datenrahmen zusammengeführt. Im nächsten Schritt wird sie in eine Test- und eine Dreifachspur aufgeteilt.

Die Ausgewogenheit der Musterklassen wich etwas vom Ideal ab. Aber die Proben des Zuges und des Tests hatten ungefähr das gleiche Verhältnis

Unten sehen Sie die Simulationsergebnisse mit der gleichen Stichprobe von 115 Tags, aufgeteilt in 4 Teile, aber ohne Vermischung. Die Ausgewogenheit der Klassen ist natürlich etwas besser, aber ich glaube nicht, dass dies die Ergebnisse wesentlich beeinflusst.

Es mag albern klingen, aber ich denke, dass es eine Art zeitliche Korrelation in den Reihen gibt, die GMM-Modelle an verschiedenen Stellen der Reihe finden. Sie verschwindet, wenn Sie die Reihenfolge durch Mischen der Reihe aufheben.

Ich habe nicht an eine getrennte Clusterbildung gedacht, ich werde es heute Abend ausprobieren.

Ich muss es malen, es ist nicht sehr deutlich... Nun, es ist eine Tatsache, dass die Verteilungen in beiden Fällen unterschiedlich sind. Außerdem haben Sie die Serialisierung bereits entfernt. Höchstwahrscheinlich fallen die Verteilungen sehr uninformativ aus, und die neuen Punkte nach der Probenahme liegen an einer unverständlichen Stelle. D.h. die Information in der Reihe geht verloren, ja, da die Zitate nicht unabhängig sind.

Oder machen Sie ein einfaches Beispiel (keine Zitate) und vergleichen Sie dann.

[Александр Алексеевич]

Maxim Dmitrievsky:

Ich muss malen, es ist nicht ganz klar... Nun, es ist eine Tatsache, dass die Verteilungen in beiden Fällen unterschiedlich sind. Außerdem haben Sie die Serie bereits entfernt. Höchstwahrscheinlich fallen die Verteilungen sehr uninformativ aus, und die neuen Punkte nach der Probenahme liegen an einer unklaren Stelle. D.h. die Information in der Reihe geht verloren, ja, da die Zitate nicht unabhängig sind.

Oder machen Sie ein einfaches Beispiel (keine Zitate) und vergleichen Sie dann.

Maxim, hi. Es ist lange her, dass ich hier war... Ich habe versucht, damit umzugehen, und ich habe eine Menge Fragen))) Ich nehme an, MARKUP ist ein Spread? Markup ist ein einfacher Vergleich des aktuellen Wertes mit dem aktuellen + einer zufälligen Zahl, je nach Vorzeichen > oder < setzen Sie einen Markup 1 oder 0. richtig? Für einen Test setzen Sie markup=0.0? (wenn das Fach MARKUP=0.00001 ich denke))) richtig?

[Maxim Dmitrievsky]

Alexander Aleksejewitsch:

Maxim, hallo, es ist lange her, dass ich hier war... Ich versuche, es zu verstehen, und ich habe viele Fragen))) Ich nehme an, MARKUP ist ein Spread? Markup ist ein einfacher Vergleich des aktuellen Wertes mit dem aktuellen + einer zufälligen Zahl, je nach Vorzeichen > oder < setzen Sie einen Markup 1 oder 0. richtig? Für einen Test setzen Sie markup=0.0? (für Tablett, ich glaube MARKUP=0.00001)) richtig?

Hallo. Ja, das ist richtig. Das gleiche Markup wird im Tester verwendet. Bei Artikeln ist es wahrscheinlich besser, in den Artikeln zu fragen. An einem Ort zu haben.

Ich analysiere das Feedback und sehe, was verbessert werden kann.