Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3028

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ja, das ist richtig.

Das hätten Sie von vornherein sagen sollen.

Statt drei verständlicher Worte 100 unverständliche Begriffe.

Du sitzt da und fragst dich, wovon zum Teufel du redest.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Faltungen, Faltungskerne

Faltungs-Kernel-Transformation

Ich habe es verstanden. Aber etwas in der Phantasie zeichnet nicht, wie sie überhaupt mit Quantisierung verbunden werden können, um sich gegenseitig zu ersetzen. Die Geschichte wird durch sie eher in die Länge gezogen. Ich habe vor, sie später auszuprobieren.

 
mytarmailS #:
Das hätten Sie gleich sagen sollen.

Anstelle von drei verständlichen Wörtern haben Sie 100 unverständliche Begriffe.

Sie sitzen da und fragen sich, wovon zum Teufel Sie reden.

Ich weiß nicht, wie ich mich genauer ausdrücken soll - ich glaube, Maxim hat es verstanden.

" In binärer Form. Die Spalte ist die Nummer der Regel, und der Wert ist "1" - die Regel hat funktioniert und "0" - die Regel hat nicht funktioniert. Nun, und das Ziel wie bei der Hauptprobe. "

 
Aleksey Vyazmikin #:

Verstehe. Aber etwas in der Phantasie zeichnet nicht, wie sie überhaupt mit der Quantisierung verbunden werden können, das würde sich gegenseitig ersetzen. Es ist eher so, dass die Geschichte durch sie hochgezogen wird. Ich habe vor, sie später auszuprobieren.

Studie

https://www.arxiv-vanity.com/papers/1910.13051/

https://www.youtube.com/watch?v=1BRYrnvMhyI


Der Artikel enthält viele Verweise auf andere moderne Methoden der Zeitreihenklassifizierung, Methoden der Signal- und Musterextraktion.

Es wird nichts über Ineffizienzen gesagt, aber das sind, wie man so schön sagt, Hausaufgaben

ROCKET: Exceptionally fast and accurate time series classification using random convolutional kernels
ROCKET: Exceptionally fast and accurate time series classification using random convolutional kernels
  • www.arxiv-vanity.com
Most methods for time series classification that attain state-of-the-art accuracy have high computational complexity, requiring significant training time even for smaller datasets, and are intractable for larger datasets. Additionally, many existing methods focus on a single type of feature such as shape or frequency. Building on the recent...
 
Aleksey Nikolayev #:

Nun, ich habe noch nicht herausgefunden, wie man zum Beispiel die Gewinnmaximierung in ein und dasselbe Bousting einbauen kann.

Ich tue natürlich etwas, aber ich würde gerne andere informative Meinungen zu diesem Thema hören.

Wie geht es Ihnen mit dem Boosten und der Gewinnmaximierung?

 
Maxim Dmitrievsky #:

Studie

https://www.arxiv-vanity.com/papers/1910.13051/

https://www.youtube.com/watch?v=1BRYrnvMhyI


Der Artikel enthält zahlreiche Verweise auf andere moderne Methoden zur Klassifizierung von Zeitreihen sowie auf Methoden der Signal- und Musterextraktion.

Es wird nichts über Ineffizienzen gesagt, aber das sind, wie man so schön sagt, Hausaufgaben

Ja, die Theorie der Schöpfung ist klar. Es ist eine Frage der Rationalität in meinem Kopf, und die Erzeugung verschiedener Varianten. Der Plan ist, einen Generator und einen Tester mit Quantisierung zu erstellen, um die Effizienz jeder Instanz des Faltungskerns zu bewerten. Später - die erste vorrangige Aufgabe - Vorhersage der Datendrift in einem bestimmten Prädiktor. Ohne diese Aufgabe zu lösen, sinkt mein Interesse an allem.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Die Theorie der Schöpfung ist klar genug. Für mich ist es eine Frage der Rationalität und der Erzeugung verschiedener Varianten. Nach dem Plan werde ich einen Generator und einen Tester mit Quantisierung machen, um die Effizienz jeder Instanz des Faltungskerns zu bewerten. Später - die erste vorrangige Aufgabe - Vorhersage der Datendrift in einem bestimmten Prädiktor. Ohne dieses Problem zu lösen, sinkt mein Interesse an allem.

Die "Quantisierung" hebt einige der Eigenschaften der Fiche hervor, so wie ich sie verstehe. Die Faltung tut das Gleiche. Sie erweist sich als butterweich.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Die "Quantisierung" hebt einige der Eigenschaften des Fiches hervor, so wie ich es verstehe. Eine Faltung tut das Gleiche. Es stellt sich heraus, dass sie butterweich ist.

Die Abstimmung von Zeitreihen aggregiert Informationen über vergangene Werte von Prädiktoren (man kann diejenigen nehmen, die in der Stichprobe waren, und diejenigen, die nicht in der Stichprobe waren), und die Quantifizierung bewertet den Erfolg dieser Aktion.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Die Zeitreihenfaltung aggregiert Informationen über die vergangenen Werte der Prädiktoren (man kann diejenigen nehmen, die in der Stichprobe waren, und diejenigen, die nicht in der Stichprobe waren), und die Quantifizierung bewertet den Erfolg dieser Aktion.

Was ist Quantisierung?)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Was ist Quantisierung?)

In dem Kontext, auf den ich mich beziehe, handelt es sich um eine stückweise Auswertung einer Reihe von Daten, um ein Stück (Quantensegment) zu identifizieren, dessen Wahrscheinlichkeit, zu einer der Klassen zu gehören, um x Prozent größer ist als der Durchschnitt über die gesamte Reihe.