Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3307
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Niemand hat also daran gedacht, diese Tests durchzuführen?
Ich habe gesucht)
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1056#comment_8678465
Ja, was für eine vergangene Ära!) Was für Leute waren das - Shurik, Koldun, ...)
Alexey Burnakov, Dr. Trader...
einer ist Hunderte wert...
Schließlich impliziert die Formulierung"wir haben uns etwas einfallen lassen" auch eine Art Denkprozess (Iterationen).
Woher weiß das endgültige Modell, ob es sich um Iterationen des Gehirns oder des Computers handelt und ob es einen Unterschied zwischen den beiden gibt?
Diese Frage stellte sich nach der Lektüre des Artikels von Prado
Der Punkt ist, dass das Optimum in 1000 Iterationen gefunden werden kann oder in 100, wenn es um die Optimierung einiger Parameter des Modells geht. Die Wahrscheinlichkeit, es zu finden, steigt mit der Anzahl der Iterationen.
Ich sagte bereits, dass es sehr wichtig ist, eine Schätzung zu verwenden, die den Maximalwert dessen angibt, was man finden möchte. Eine falsche Schätzung führt zu Kaffeesatzleserei.
Alexey stolperte über DQN und ging nicht weiter, sondern schrieb lieber Geschichten über Valera. Der DR-Händler setzte sich mit Alexander in Verbindung, und letzterer ruinierte ihn, da er keine Meinung hatte.
Die einzige Figur war der Zauberer, der offensichtlich etwas verstand, aber zu nervös war, und als er merkte, dass er eingeholt werden würde, davonlief.
Bezeichnenderweise schrieben alle in R, so dass es nichts brachte, denn R zerstört den VerstandÜberlernen entsteht durch das Einprägen von seltenen Phänomenen. Diese Phänomene werden rein statistisch isoliert, da es kein Modell gibt, das Ursache und Wirkung beschreibt.
Gleichzeitig bedeutet ein Verlust nicht immer, dass das Modell übertrainiert ist.
Der Punkt ist, dass das Optimum für 1000 Iterationen gefunden werden kann und für 100, wenn es um die Optimierung einiger Parameter des Modells geht. mit zunehmender Anzahl von Iterationen steigt einfach die Wahrscheinlichkeit, es zu finden.
Ich sagte bereits, dass es sehr wichtig ist, eine solche Schätzung zu verwenden, die den Maximalwert dessen liefert, was man finden möchte. eine falsche Schätzung führt zu Kaffeesatzleserei.
Sie verstehen nicht einmal das Wesentliche meiner Frage
Sie haben nicht einmal das Wesentliche meiner Frage verstanden
Ich habe über eine Sache gesprochen, Alexei über eine andere.
Und ich habe nicht erwartet, dass mein Gedanke für bare Münze genommen wird.
Stellen Sie sich vor, dass der Parametersatz, den Sie benötigen, in einem vollständigen Satz aller Varianten vorhanden ist. Denken Sie nun darüber nach, wie die Schätzung aussehen sollte, so dass es bei einer beliebigen Anzahl von Iterationen möglich wäre, nur und genau diesen Satz zu finden... wenn die Anpassung mit der Zunahme der Iterationen wächst, bedeutet dies, dass nicht der Satz falsch liegt, sondern die falsche Schätzung verwendet wird.
Ich habe von einer Sache gesprochen, Alexej von einer anderen.
Und beide über die falsche Sache.
Lesen Sie den Artikel, dann über das Problem der Mehrfachprüfung, dann wieder meine Frage.
so dass man mit beliebig vielen Wiederholungen genau diesen Satz finden kann.
Das alte Lied!
Niemand braucht diese Menge. Und die Optimierung im Tester sucht genau nach einem solchen einzigen Satz, und viele "Optimierer" geben sich mit diesem einen Parametersatz zufrieden, ohne auf das "zweidimensionale Diagramm" zu achten, mit dem man versuchen kann, einen Satz von Sätzen zu finden, d.h. ein Plateau zu finden, nicht ein Maximum.
Und die optimale Menge, die auf dem zweidimensionalen Diagramm wie eine grüne Insel inmitten blasser oder weißer Quadrate aussieht, deutet auf Übertraining hin, d.h. eine Besonderheit, die sehr optimal ist, aber nie wieder erreicht werden wird, wird herausgenommen, was als Übertraining bezeichnet wird.
Und in beiden Fällen geht es um die falsche Sache.
Lesen Sie den Artikel, dann das Problem der Mehrfachprüfung und dann wieder meine Frage.
Wie Sie wollen, ich bestehe nicht darauf.