Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2297
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Vielen Dank, genau das, was ich brauche!
Ich denke daran, das Over-Sampling gleich in MT5 zu schreiben. Kann jemand Formeln für die Erstellung neuer Datenelemente für Oversampling vorschlagen?
Smote, so wie ich es verstehe, werden "neue Elemente direkt neben den bestehenden erstellt":
Nehmen Sie den Mittelwert, den Effektivwert und die Varianz (Sie können Ausreißer ausschließen) für jedes Attribut und nehmen Sie dann ein zufälliges Element, fügen Sie zu jedem Attribut einen Wert innerhalb von +/- Effektivwert hinzu und multiplizieren Sie so viele neue Attribute, wie Sie benötigen.
Das sollte ausreichen, was meinen Sie?
Aleksey Nikolayev:
Nichtsdestotrotz würde ich Tsosnikov empfehlen, diese Tests zu studieren und nicht jahrelang mit Ideen herumzulaufen, wie man ein Bündel von Sinuswellen auf den Markt bringen kann)
Ich führe diese Tests durch und suche nach Unterschieden bei Rauschen und Preis. Abgesehen von Vola habe ich nichts Ernsthaftes gefunden.
Das sind im Wesentlichen die Tests, die ich durchführe, um Unterschiede im Rauschen und im Preis festzustellen. Abgesehen von der Vola habe ich nichts Ernstes gefunden.
viel Glück für Sie
Das sind die Tests, die ich durchführe und bei denen ich nach Unterschieden im Rauschen und im Preis suche. Abgesehen von der Volatilität habe ich nichts Gravierendes gefunden.
Ähnlich geht es mir mit Fourier-Reihen - sie eignen sich gut zur Darstellung der täglichen Volatilitätsschwankungen, sind aber für den Preis selbst völlig ungeeignet.
Ich denke, eine sinnvolle Arbeit mit solchen Tests führt zu einem höheren Niveau der mathematischen Kultur, was für ein Forum im Allgemeinen (oder zumindest für diesen Thread) nützlich wäre.
Ähnlich geht es mir mit Fourier-Reihen - sie eignen sich gut zur Darstellung der täglichen Volatilitätsschwankungen, sind aber für den Preis selbst völlig ungeeignet.
Meiner Meinung nach führt eine sinnvolle Arbeit mit solchen Tests zu einem höheren Niveau der mathematischen Kultur, was für das Forum als Ganzes (oder zumindest für diesen Thread) nicht überflüssig wäre.
Es gibt viele Beschwerden über Fourier, z. B. können die Zyklen an Kalenderdaten gebunden werden, und sie passen nicht gut zu Sinuswellen, Sommerzeit usw. Das Zickzack-Kniezählen scheint sinnvoller zu sein. Aber pf und tsos ist ein gut erforschtes Gebiet, viele Probleme sind bereits von jemandem gelöst worden.
Es gibt viele Beschwerden über Fourier, z. B. können Zyklen an Kalenderdaten gebunden sein, und diese passen nicht gut zu Sinuswellen, Winterzeitumstellung usw. Das Zickzack-Kniezählen scheint sinnvoller zu sein. Aber pf und tsos ist ein gut erforschtes Gebiet, viele Probleme wurden bereits von jemand anderem gelöst.
Es liegt an Ihnen, ich kann Ihnen nur raten, das Signifikanzniveau der erzielten Ergebnisse (wie in den von mir erwähnten Tests) zu berücksichtigen, da SB-Implementierungen durchaus auch wie verrauschte periodische Schwingungen wirken können.
Es liegt an Ihnen, ich kann Ihnen nur raten, das Signifikanzniveau der erzielten Ergebnisse (wie bei den von mir erwähnten Tests) zu berücksichtigen, da SB-Realisierungen durchaus auch wie verrauschte periodische Schwingungen erscheinen können.
Ich bin eigentlich nicht so scharf auf csos.
Ein Muster zu finden ist die halbe Miete, man muss es nur irgendwie verwenden. Das einfachste Beispiel sind kreisförmige Ebenen.
Rorschach:
Das einfachste Beispiel sind kreisförmige Ebenen.
Ja, es ist nicht einmal so trivial, sie sich als AMO vorzustellen...
aber 1,5 % Qualität summieren sich
Ein Muster zu finden ist nur die halbe Miete, man muss es auch irgendwie nutzen.
Nun, das ist eine ziemlich intime Frage, und kaum jemand wird seine Ideen dazu mitteilen (unabhängig davon, wie viel mit diesen Ideen tatsächlich verdient wird).
Vielen Dank, genau das, was ich brauche!
Ich denke daran, das Over-Sampling gleich in MT5 zu schreiben. Kann jemand Formeln für die Erstellung neuer Datenelemente für Oversampling vorschlagen?
Smote, so wie ich es verstehe, werden "neue Elemente direkt neben den bestehenden erstellt":
Nehmen Sie den Mittelwert, den Effektivwert und die Varianz (Sie können Ausreißer ausschließen) für jedes Attribut und nehmen Sie dann ein zufälliges Element, fügen Sie zu jedem Attribut einen Wert innerhalb von +/- Effektivwert hinzu und multiplizieren Sie so viele neue Attribute, wie Sie benötigen.
Das scheint genug zu sein, was meinen Sie?
Am einfachsten ist es, einfach Beispiele aus kleineren Klassen zu sammeln, die man mit ein wenig Rauschen versehen kann. Ich kann mich nicht speziell an SMOTE erinnern, ich glaube, es werden neue Beispiele erstellt. Es gibt eine Menge Tuning-Optionen.