Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3096
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Beautiful balance line)
Eine solche Linie kann im Handel verwendet werden.
Es ist mehr als ein Jahr so eine ähnliche, so weit haben wir nicht verloren.
Lesen Sie es (gab bereits einen Link vor), wird es zumindest jemand zu chatten mit sein. Das Handbuch ist mega cool, ich habe es gelesen. Vor allem Abschnitt 22. Erläuterung des Ansatzes von Tschernoschukow.
Es werden keine "Pakete" verwendet, alles wird selbst geschrieben. Also habt keine Angst vor Python.
Denn Sanych redet unvernünftigen Blödsinn.
Die Vorgeschichte begann mit meinem letzten Artikel"Metamodell...", in dem ich beschloss, Modellfehler zu verwenden, um sie zu korrigieren. Dann habe ich ihn auf verschiedene andere Arten umgeschrieben. Dann habe ich herausgefunden, dass Kozul-Inferenz in etwa das Gleiche ist und es noch keine anderen adäquaten Möglichkeiten gibt, Modelle zu verbessern.
Ich habe seit über einem Jahr ein ähnliches System, das noch nicht zusammengeführt wurde.
Gelesen (habe schon mal einen Link angegeben), wird zumindest jemand sein, mit dem man sich unterhalten kann. Das Handbuch ist mega cool, ich habe es gelesen. Vor allem Abschnitt 22. Erläuterung des Ansatzes von Tschernoschukow.
Sanych hat unvernünftigen Blödsinn geredet.Das Video hat mich nicht beeindruckt. Es ist nicht ganz klar, wie die Beeinflussung der Kunden durch die Werbung (Behandlung), die ihr Verhalten und z.B. die Einnahmen des Ladens verändert --- mit dem Handel zusammenhängt. Es ist ja nicht so, dass wir die Teilnehmer des Handels auf dem Markt irgendwie beeinflussen können (es sei denn, Sie haben eine Milliarde, um Währungen zu schütteln und daraus die Auswirkungen Ihrer Behandlung zu bewerten).
Mit unserem Geld können wir nur unseren Kontostand beeinflussen. Keine Auswirkung auf den Teil der Besucher (der später verglichen wird) - wir können nur keinen Handel, d.h. keine Veränderung des Gleichgewichts haben.
Das sind meine ersten Gedanken, nachdem ich das Video gesehen habe. Deshalb war ich nicht interessiert.
Aber Ihre Bilanz ist interessant. Es ist möglich, dass Sie nicht die ganze Methode ohne Änderungen anwenden, sondern einzelne Elemente herausnehmen.
Also, ich werde es trotzdem lesen (vielleicht schaffe ich es in einer Woche, zwischen den Arbeitsstunden).
Die Vorgeschichte begann mit meinem letzten Artikel"Model Meta...", in dem ich beschloss, Modellfehler zur Anpassung des Modells zu verwenden. Dann habe ich ihn auf verschiedene andere Arten umgeschrieben. Dann habe ich herausgefunden, dass Kozul-Inferenz in etwa das Gleiche ist und es keine anderen angemessenen Möglichkeiten gibt, Modelle zu verbessern.
Modellfehler werden bei jedem neuen Baum nach dem ersten korrigiert.
Vielleicht geht es nur um die Verbesserung der Fehlerkorrektur und nicht um die Kozul-Inferenz?
Das Video hat mich nicht beeindruckt. Es ist nicht ganz klar, wie Werbung Einfluss auf die Kunden (Behandlung), die ihr Verhalten ändert und, zum Beispiel, das Einkommen des Ladens --- bezieht sich auf den Handel. Es ist ja nicht so, dass wir die Teilnehmer des Handels auf dem Markt irgendwie beeinflussen können (es sei denn, Sie haben eine Milliarde, um Währungen zu schütteln und daraus die Auswirkungen Ihrer Behandlung zu bewerten).
Mit unserem Geld können wir nur unseren Kontostand beeinflussen. Keine Auswirkung auf den Anteil der Besucher (die später verglichen werden) - wir können nur keinen Handel haben, d.h. keine Bilanzveränderung.
Das sind meine ersten Gedanken, nachdem ich das Video gesehen habe. Aus diesem Grund war ich nicht interessiert.
Aber Ihre Bilanz ist interessant. Es ist möglich, dass Sie nicht die ganze Methode unverändert anwenden, sondern einzelne Elemente herausnehmen.
Also, ich werde es trotzdem lesen (vielleicht kann ich es in einer Woche tun, zwischen den Arbeitsmomenten).
Das gleiche Konzept der Verreibung wird in der Ökonometrie für kausale Schlussfolgerungen verwendet. Ein Effekt wird als jede isolierte Variable definiert. Man kann jedes beliebige Attribut zu einem Tritent erklären und sehen, wie es sich auf die Prognosen auswirkt. Eine Variable ist dann ein Tritent, der Rest sind Störparameter. Solche Definitionen sind nicht schwer auswendig zu lernen, denke ich.
Modellfehler werden bei jedem neuen Baum nach dem ersten durch Boolesche Verfahren korrigiert.
Vielleicht geht es eher darum, die Fehlerkorrektur zu verfeinern, als um kosmische Inferenz?
Booosting ist Overfitting für Rauschen. Und hier ist das entgegengesetzte Ziel, dass es keine Überanpassung gibt. Wenn es keine Überanpassung gibt, gibt es, einfach ausgedrückt, Ursache und Wirkung.
Bousting ist eine Überanpassung für Rauschen. Und hier ist das umgekehrte Problem, dass es keine Überanpassung geben sollte. Wenn es keine Überanpassung gibt, gibt es, vereinfacht ausgedrückt, Ursache und Wirkung.
Die Aufgabe ist gut. Ich werde lesen, und wenn es etwas Interessantes und Unklares gibt, werde ich fragen.
Das Thema ist nicht einfach, es sind nicht die üblichen Konzepte der MO. Es gibt eine Überschneidung von Statistik und MO. Ich habe selbst noch nicht alles gelernt.
Es wird nicht von Anfang an klappen.
Ich habe seit über einem Jahr ein ähnliches System, das noch nicht zusammengeführt wurde.
Gelesen (habe schon mal einen Link angegeben), wird zumindest jemand sein, mit dem man sich unterhalten kann. Das Handbuch ist mega cool, ich habe es gelesen. Vor allem Abschnitt 22. Erläuterung des Ansatzes von Tschernoschukow.
Es werden keine "Pakete" verwendet, alles wird selbst geschrieben. Also lasst euch von Python nicht einschüchtern.
Denn Sanych redet unvernünftigen Unsinn.
Die Vorgeschichte begann mit meinem letzten Artikel"Metamodell...", in dem ich beschloss, Modellfehler zu verwenden, um ihn zu korrigieren. Dann habe ich ihn auf verschiedene andere Arten umgeschrieben. Dann habe ich herausgefunden, dass die Kozul-Inferenz in etwa das Gleiche ist und dass es noch keine anderen adäquaten Methoden gibt, um Modelle zu verbessern.
Einige kindische Beleidigungen verhindern, den Sinn dessen zu verstehen, was ich gesagt habe, der (Sinn) banal ist: alles, was in dem Artikel als eine Entdeckung dargestellt wird, habe ich persönlich vor 5-6 Jahren gemacht, ich war damals nicht der Entdecker, vor mir wurde gekaut und gekaut. Wusste wirklich nicht, dass es "cajual" war und habe keine neue Terminologie für triviale Dinge eingeführt.
Lassen wir das mal beiseite.
Können Sie hier auf der Code-Ebene die Bedeutung von"Kozool-Inferenz" mit Prädiktoren, Ziel, Modell, Schätzung und anderen "Neuerungen" oder was auch immer zeigen? Dies wäre ein Beweis für die Neuartigkeit der "Kozul-Inferenz"-Richtung,und der Artikel ist kein solcher Beweis, obwohl mir seine Ergebnisse gefallen haben - ich selbst habe viel Zeit damit verbracht, ähnliche Ergebnisse mit absolut dummer Arbeit zu erzielen.
Irgendeine kindische Beleidigung hindert mich daran, die Bedeutung dessen, was ich gesagt habe, zu verstehen, die (die Bedeutung) banal ist: alles, was in dem Artikel als eine Entdeckung dargestellt wird, habe ich persönlich vor 5-6 Jahren gemacht, ich war damals nicht der Entdecker, es wurde vor mir gekaut und gekaut. Ich wusste wirklich nicht, dass es "cajual" war und habe keine neue Terminologie über triviale Dinge eingeführt.
Vergessen Sie es.
Können Sie hier auf der Code-Ebene die Bedeutung von"Kozool-Inferenz" mit Prädiktoren, Ziel, Modell, Schätzung und anderen "Neuerungen" oder was auch immer zeigen? Das wäre ein Beweis für die Neuartigkeit der "Kozul-Inferenz"-Richtung,und der Artikel ist kein solcher Beweis, obwohl mir seine Ergebnisse gefallen haben - ich selbst habe viel Zeit damit verbracht, ähnliche Ergebnisse mit absolut dummer Arbeit zu erzielen.
Du hast es einen Zweig der Statistik genannt (nicht ich) - kozul inferens. Entweder du akzeptierst es, oder du wirst dich und andere weiterhin mit sinnlosen Fragen quälen.
Sie haben etwas geöffnet, das Sie nicht verstehen? :) und jetzt bitten Sie um Erklärungen. Ich führe keine Schulungen durch. Ihr Kommentar zum Artikel war weitschweifig, mehr gibt es hier bisher nicht zu diskutieren. Habe ich nicht genug Quellen zum Selbststudium angegeben? Soll ich Dutzende von Seiten vielleicht in 2 Worten nacherzählen, oder besser noch eine Tüte nach Ihnen werfen? Ich weiß nicht, wie Sie es gewohnt sind.
Du hast es einen Zweig der Statistik genannt (nicht ich) - kozul inferens. Entweder du akzeptierst es, oder du wirst dich und andere weiterhin mit sinnlosen Fragen quälen.
Danke, ich hab's kapiert, ein konkretes Beispiel wird nicht sein, "take blank".