Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2740
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ja, der eigentliche Diskus geht in die Präsentation des am meisten dartagnanisierten Dartan im Hintergrund (moderiertes Wort) :-)
und das alles, weil es keine Ergebnisse gibt. Man kann die Methode verbessern und ändern, aber das Ergebnis ist wie ein 50/50 Stein.
Um auf das Niveau eines Beraters zu kommen, reicht die Kraft nicht aus. Aber das Ergebnis der Modellanpassung Fehler: von 8% bis 22% ist die Anpassung Fehler, die wenig in der Anpassung Bereich und außerhalb der Stichprobe unterscheidet.
Ich habe in diesem Thread schon einmal eine Tabelle gepostet, aber ich habe sie im Moment nicht zur Hand, also werde ich meinen Gedanken in Worten erläutern.
Ich stütze mich auf das Konzept der Prädiktor-Lehrer-Korrelation. Die "Verknüpfung" ist NICHT die Korrelation oder "Wichtigkeit" der Prädiktoren, die sich aus der Anpassung fast aller MOE-Modelle ergibt. Letzteres spiegelt wider, wie oft ein Prädiktor in einem Algorithmus verwendet wird, so dass den Saturnringen oder dem Kaffeesatz ein hoher Wert an "Wichtigkeit" zugewiesen werden könnte. Es gibt Pakete, mit denen man die "Verbindung" zwischen Prädiktor und Lehrer berechnen kann, z. B. auf der Grundlage der Informationstheorie.
Nun noch ein Wort zu der Tabelle, die ich hier veröffentlicht habe.
Die Tabelle enthielt eine numerische Schätzung der "Verbindung" zwischen jedem Prädiktor und der Lehrkraft. Bei der Verschiebung des Fensters wurden mehrere hundert Werte für die "Konnektivität" ermittelt. Diese Werte für einen bestimmten Prädiktor variierten. Ich berechnete den Mittelwert und den sd-Wert für jede "Verbindung", was es ermöglichte:
- Prädiktoren zu isolieren, die eine zu geringe "Kopplung" aufweisen - Rauschen;
- Prädiktoren zu isolieren, deren "Kopplungs"-Wert zu variabel ist. Es war möglich, Prädiktoren zu finden, die einen ausreichend großen Wert der "Verbindung" und einen sd-Wert von weniger als 10 % haben.
Auch hier besteht das Problem bei der Konstruktion eines auf MO basierenden TC darin, Prädiktoren zu finden, die einen großen "Link"-Wert und einen kleinen sd-Wert haben, wenn sich das Fenster bewegt. Meiner Meinung nach werden solche Prädiktoren die Stabilität des Vorhersagefehlers in der Zukunft sicherstellen.
Was für Pakete sind das?
Welche Art von Paketen?
library("entropy")
classDist {caret}
Das ist noch nicht alles, was mir eingefallen ist.
Ich verwende meinen eigenen Algorithmus - er ist viel schneller als zahlreiche R-Bibliotheken. Zum Beispiel,
library("Entropie")
Sie können einfach die Graphen verwenden:
Alles wurde in diesem Thread gepostet. Alles ist systematisch skizziert und auf Code-Ebene in Artikeln von Vladimir Perervenko wiedergekäut
Und wo ist der Stand der Dinge?
.......
Also, wo ist der Steith?
.......
Es gibt keinen Berater.
Und in R stehen die Namen der Prädiktoren, und um die geht es ja auch.
Seit mehreren Jahren rufe ich in diesem Thread dazu auf, sich mit Prädiktoren zu beschäftigen. Das Ergebnis ist Null. Und ohne Qualitätsprädiktoren ist die MO sinnlos.
Also, wo ist der Steith?
.......
Was ist der Sinn?
es ist nicht der Gegenstand der Forschung und das Endziel :-)
Kein Berater.
Und in R die Namen der Prädiktoren, und um die geht es ja.
Seit mehreren Jahren fordere ich in diesem Thread Prädiktoren. Die Ergebnisse sind gleich null. Und ohne Qualitätsprädiktoren macht MO keinen Sinn.
Auf den Finanzmärkten ist der Anreiz das Geld.
Bitte verstehen Sie
Wenn es keine Finanzindikatoren gibt, gibt es auch keinen Anreiz.
Hier habe ich zum Beispiel die Moskauer Börse.
(Datei unten, der Screenshot passt aus irgendeinem Grund nicht hierher, er will nicht)
und Forex.
alles zum aktuellen Zeitpunkt
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elementar, Watson !!!
ahahahahahaha
Auf den Finanzmärkten ist der Anreiz das Geld.
Bitte verstehen Sie
keine finanzielle Leistung, kein Anreiz
Jetzt bin ich mir dessen bewusst.
Was sollten wir tun, um nicht mehr zu streiten und uns für ein Ziel zu vereinen????????
Wir müssen uns gegenseitig helfen und keine Angst haben, Fehler zuzugeben, und respektvoll sein.