Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1709

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Aleksey Nikolayev:

Auf Experimente kann man nicht verzichten. Soweit ich es verstanden habe, besteht der Hauptgedanke darin, die Liste der für Versuche zugelassenen Stoffe erheblich zu kürzen. Hier ist ein Link zu einem vernünftigeren Bericht in russischer Sprache über diese Forschung, mit Schwerpunkt auf der Biologie und ohne die Details von MO.

Ein guter, wissenschaftlicher Artikel, ohne den "sprudelnden" Enthusiasmus über die Allmacht der KI und die Nähe eines Allheilmittels. Zeigt, wie "trickreich" die Natur ist und wie naiv man ist, wenn man glaubt, den Schlüssel dazu schon gefunden zu haben und nun...

Das Ergebnis des Einsatzes von MO, um eine geeignete Option aus den riesigen "Bibliotheken" von Verbindungen und Daten über ihre Auswirkungen auf verschiedene Stämme zu finden, war erfolgreich. Es handelt sich jedoch um ein fast isoliertes Ergebnis, das keine Garantie für ähnliche Siege in der Zukunft ist. Und warum? - Denn das MOE verwendet einen statistischen und probabilistischen Ansatz. Andere Anwendungen dieser Suche sind möglicherweise überhaupt nicht erfolgreich.

Ich würde mich darauf konzentrieren, die allgemeinen Grundsätze der mikrobiellen Replikation zu erlernen und ein Instrument zur selektiven Blockierung bestimmter Stämme zu entwickeln. Dies ist der Unterschied zwischen einem intelligenten und einem statistischen und probabilistischen Ansatz (d.h. eine universelle Lösung im Gegensatz zu einer besonderen).

 
Reuter Konow:

Ein guter, wissenschaftlicher Artikel, ohne den "sprudelnden" Enthusiasmus über die Allmacht der KI und die Nähe eines Allheilmittels. Zeigt, wie "schlau" die Natur ist und wie naiv der Mensch ist, wenn er glaubt, den Schlüssel dazu schon gefunden zu haben und nun...

Das Ergebnis des Einsatzes von MO, um eine geeignete Option aus den riesigen "Bibliotheken" von Verbindungen und Daten über ihre Auswirkungen auf verschiedene Stämme zu finden, war erfolgreich. Es handelt sich jedoch um ein fast isoliertes Ergebnis, das keine Garantie für ähnliche Siege in der Zukunft ist. Warum? - Denn das MOE verwendet einen statistischen und probabilistischen Ansatz. Andere Anwendungen dieser Suche sind möglicherweise überhaupt nicht erfolgreich.

Ich würde mich darauf konzentrieren, die allgemeinen Grundsätze der mikrobiellen Replikation zu erlernen und ein Instrument zur selektiven Blockierung bestimmter Stämme zu entwickeln. Dies unterscheidet den intelligenten Ansatz vom statistischen und probabilistischen Ansatz (d.h. die universelle Lösung im Gegensatz zur partikularen).

Auf der Ebene einzelner DNA-Moleküle sind Quanteneffekte unvermeidlich, die von Natur aus probabilistisch sind und im Prinzip nicht ohne einen Theoretiker und einen Mathematiker betrachtet werden können. Und auf allen höheren Ebenen, bis hin zu klinischen Arzneimittelprüfungen, sind diese Wissenschaften unverzichtbar. Methoden, wie sie in dieser Studie verwendet werden, sind der Biologie also keineswegs fremd und haben sogar zur Prägung des Begriffs in silico (ähnlich wie in vivo und in vitro) geführt.

 
Aleksey Nikolayev:

Auf der Ebene einzelner DNA-Moleküle sind Quanteneffekte unvermeidlich, die von Natur aus probabilistisch sind und im Prinzip nicht ohne einen Theoretiker und einen Mathematiker betrachtet werden können. Und auf allen höheren Ebenen, bis hin zu klinischen Arzneimittelprüfungen, sind diese Wissenschaften unverzichtbar. Methoden, wie sie in dieser Studie verwendet werden, sind der Biologie also keineswegs fremd und haben sogar zur Entstehung des Begriffs in silico (analog zu in vivo und in vitro) geführt.

Ja, auch mir ist ein Artikel über Zen aufgefallen, in dem es um Quanten-"Fluktuationen" in der DNA geht, die ihre Mutationen erzeugen. Sicherlich ist MO ein gutes Instrument in vielen Bereichen der Forschung. Aber ich persönlich habe erkannt, dass MO keine KI ist und nicht damit verwechselt werden sollte. KI wird nach einer absoluten Lösung suchen, während MO nach einer privaten Lösung sucht. Sie haben völlig unterschiedliche Arbeitsmethoden und MO wird nicht in die KI "hineinwachsen".

 
Guten Abend, irgendwelche Ratschläge für einen Neuling...


Wenn ich einen EA (5 Exemplare) kaufe, sind dann alle nachfolgenden Updates verfügbar? Sind sie für alle 5 Exemplare kostenlos?

 
Aleksey Nikolayev:

Was halten Sie von Hegels "Absoluter Idee"?)

Ich kenne mich nicht aus oder kann mich nicht erinnern :) Ich bin jetzt mehr am Christentum interessiert, löse Rätsel
 
3565832:
Guten Abend, können Sie einen Neuling beraten...


Wenn Sie einen EA kaufen (5 Exemplare), sind dann alle nachfolgenden Updates verfügbar? Sind sie für alle 5 Exemplare kostenlos?

Ja
 
Maxim Dmitrievsky:
Nicht bekannt oder ich erinnere mich nicht :) Ich interessiere mich jetzt mehr für das Christentum und löse Rätsel

Mit Alexander-Toddler schaffen Sie eine Gralslehre?)

 
elibrarius:

Alexej, du machst Blattanalysen, offenbar kannst du antworten... oder jemanden, der das tut.

Hier eine Beschreibung der Spaltung eines Baumes, der so tief wie 2 Kaboos ist


Was bedeutet "Wert"? Ist es die Antwort des Blattes? Was bedeuten negative Zahlen?

Wenn ja, welchen Wert hat die Multiklassen-Klassifizierung? Unten sehen Sie die Splits eines der Bäume, die auf 3 Klassen trainiert wurden.
Auf jedem Blatt sehen wir ein Array mit 3 Werten von value. Wie lautet die Antwort? Der höchste Wert? Warum dann zwei redundante Werte speichern? Was bedeuten die negativen Werte?

Interessant ist, dass die Summe der drei Werte 0 ist.

Ja, bei der binären Klassifizierung ist dies der Wahrscheinlichkeitswert für die Zugehörigkeit zur "Hauptklasse".

Ich habe keine Multiklassifizierung in CatBoost durchgeführt, aber ich denke, es ist die Wahrscheinlichkeit, zu einer bestimmten Klasse zu gehören.

Um den tatsächlichen Wahrscheinlichkeitswert zu erhalten, muss die Zahl transformiert werden - es gibt eine logistische Funktion.

Aktivierte Blätter im Modell werden aufsummiert - so können u.a. Schilder mit unterschiedlichen Vorzeichen sein - dies ist ein ausgleichender Prozess, nur kann er nach dem Aufbau des Modells ausgedünnt werden und Müllblätter und -bäume können aussortiert werden.

 
Aleksey Vyazmikin:

Ja, bei der binären Klassifizierung ist dies der Wahrscheinlichkeitswert für die Zugehörigkeit zu einer "Hauptklasse".

Ich habe keine Multiklassifizierung in CatBoost durchgeführt, aber ich denke, es ist die Wahrscheinlichkeit, zu einer bestimmten Klasse zu gehören.

Um den tatsächlichen Wahrscheinlichkeitswert zu erhalten, muss die Zahl transformiert werden - es gibt eine logistische Funktion.

Aktivierte Blätter im Modell werden aufsummiert - so können u.a. Schilder mit unterschiedlichen Vorzeichen entstehen - dies ist ein ausgleichender Prozess, nur kann er nach dem Aufbau des Modells durchforstet werden und überflüssige Blätter und Bäume können verworfen werden.

Ich danke Ihnen. Das ist ungefähr das, was ich dachte.
Ich bin mir nicht ganz sicher, wie sie diesen Wert berechnen.
Ich habe zum Beispiel 1 Baum mit Tiefe 1 trainiert:

    "left": {
      "value": -0.5202020202020202,
      "weight": 384
    },
    "right": {
      "value": -0.0019267822736030828,
      "weight": 507
    },
    "split": {
      "border": 12.587499618530273,
      "float_feature_index": 0,
      "split_index": 0,
      "split_type": "FloatFeature"
    }

Wenn ich eine Antwort vom Baum anfordere, erhalte ich:

cmodel.predict(X, prediction_type='RawFormulaVal') = -0.520202020202 - dies ist der Wert aus der Blattbeschreibung

cmodel.predict_proba(X)=0.372805 ist die Wahrscheinlichkeit für Klasse 1
geprüft mit der Formel
x1=-0.52020202
prob=math.exp(x1)/(1+math.exp(x1))=0.3728049958676699

Richtig berechnet.

Der Datensatz besteht aus insgesamt 891 Zeilen.

Ich habe die Anzahl der Vorkommen der 1. Klasse gezählt bei
Grenze < 12.587499618

Ich habe insgesamt 384 Beispiele erhalten, was den Gewichten aus der Blattbeschreibung entspricht, von denen 89 Beispiele der Klasse 1 sind.

Die Wahrscheinlichkeit für die Klasse 1 muss sein
89 / 384 = 0,2317708

Das Modell ergibt jedoch eine Wahrscheinlichkeit von 0,372805.

Es stellt sich heraus, dass dort ein anderer Algorithmus verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln.

 
elibrarius:

Es stellt sich heraus, dass dort ein anderer Wahrscheinlichkeitsalgorithmus verwendet wird.

Ja, die Ergebnisse sind seltsam. Wird die Wahrscheinlichkeit nicht aus der an der Ausbildung beteiligten Stichprobe entnommen? Aber hier scheint ein Fehler vorzuliegen.

Wie viele Gesamteinheiten (Ziellinien) gibt es in der Stichprobe?
1...170217031704170517061707170817091710171117121713171417151716...3399
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