Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 716
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Michael, wie sind die Experimente mit Entropie und Nicht-Entropie ausgegangen?
Meine Brüder rieten mir, R zu installieren, und legten ein paar Plugins mit Codeschnipseln bei. Infolgedessen habe ich alle Berechnungen in Excel eingestellt und verwende fertige Pakete. In R habe ich für jede Zeile der Tabelle eine Berechnung der Anzahl der wichtigen Eingabevariablen für die Ausgabe und auch für mehrere Ausgaben durchgeführt. Als Ergebnis erhalte ich eine gewisse Datenmenge, die von der Tabellengröße und der Ausgabevariablen abhängt. Ich wähle die Ausgabe, bei der ich die maximale Anzahl wichtiger Variablen bei maximaler Stichprobentiefe habe. Dann trainiere ich die Modelle anhand der vorbereiteten Stichprobe. Und wissen Sie, in all den Jahren des KI-Trainings ist dies das erste Mal, dass Tests so stabile zufriedenstellende Ergebnisse zeigen. Aber alle Tests sind wertlos, wenn das Signal nicht erhöht werden kann, und wenn es steigt und die Leute darauf aufmerksam werden, werden alle wieder anfangen, meinen Artikel zu lesen und versuchen zu verstehen, was ich getan habe und wie ich es getan habe. Schließlich ist es völlig egal, wie ich es gemacht habe, solange es auf lange Sicht funktioniert. Dabei spielt es keine Rolle, ob Sie einen Computer oder KI verwenden. Das Wichtigste ist das Endergebnis!!!!!
Und das ist das abgenutzte Glied, das die ganze Aktion auf dem Markt in Gang setzt. Das ist ab Minute 20 interessant zu beobachten. Da hat er das Wesentliche verstanden...
https://www.youtube.com/watch?v=d4XzMqHNeew
Ich habe dies denjenigen zugeworfen, die mein Wissen über den Markt für lächerlich halten. Obwohl ich sehr wenig über den Markt weiß, betrachte ich ihn nüchtern, ohne Illusionen und ohne rosarote Brille. Ich wünsche Ihnen dasselbe unter .....Meine Brüder rieten mir, R zu installieren, und legten ein paar Plugins mit Codeschnipseln bei. Infolgedessen habe ich alle Berechnungen in Excel eingestellt und verwende fertige Pakete. In R habe ich für jede Zeile der Tabelle eine Berechnung der Anzahl der wichtigen Eingabevariablen für die Ausgabe und auch für mehrere Ausgaben durchgeführt. Als Ergebnis erhalte ich eine gewisse Datenmenge, die von der Tabellengröße und der Ausgabevariablen abhängt. Ich wähle die Ausgabe, bei der ich die maximale Anzahl wichtiger Variablen bei maximaler Stichprobentiefe habe. Dann trainiere ich die Modelle anhand der vorbereiteten Stichprobe. Und wissen Sie, in all den Jahren des KI-Trainings ist dies das erste Mal, dass Tests so stabile zufriedenstellende Ergebnisse zeigen. Aber alle Tests sind wertlos, wenn das Signal nicht erhöht werden kann, und wenn es steigt und die Leute darauf aufmerksam werden, werden alle wieder anfangen, meinen Artikel zu lesen und versuchen zu verstehen, was ich getan habe und wie ich es getan habe. Letztendlich ist es egal, wie ich es gemacht habe, solange es auf lange Sicht funktioniert. Dabei spielt es keine Rolle, ob Sie einen Computer oder KI verwenden. Das Wichtigste ist das Endergebnis!!!!!
Nun, ich meine, im Moment sind alle Forschungen auf Eis gelegt. Es werden vorgefertigte Vorlagen von R verwendet, die sogar mit einem kleinen + rechnen. Als Nächstes wird das Signal geöffnet und, wenn genügend Geld im Portemonnaie ist, die Recherche außerhalb der Vorlagen fortgesetzt. Verstehe ich die derzeitige Situation richtig?
Nun, das heißt, dass im Moment alle Forschungen auf Eis liegen. Die vorgefertigten Vorlagen von R werden verwendet, wenn auch nur für ein kleines +. Öffnen Sie dann das Signal und setzen Sie die Suche außerhalb der Schablonen fort, wenn sich in der Geldbörse noch Geld befindet. Verstehe ich die derzeitige Situation richtig?
Nein. Jetzt ist die Forschung in vollem Gange, nämlich groß angelegte Tests im Zusammenhang mit neuen Möglichkeiten. Die bisherigen Ergebnisse sind mehr als zufriedenstellend. Das Signal ist schon da, jetzt muss ich es nur noch anheben :-).
In R verarbeite ich die Daten vor und entferne den Müll aus den Daten. Wie sich herausstellte, verschlechtert das Vorhandensein von Müll in der Eingabe die Leistung des Modells auf der OOS sehr stark. Wenn mir R nach dem Preprocessing sagt, dass genau diese Eingaben eine Abhängigkeit zur Ausgabe haben, suche ich im Optimierer selbst nach der Abhängigkeit. Ich besorge mir etwa 3-5 Modelle, führe dann Kontrolltests mit jedem Modell durch und wähle dasjenige aus, das den Test bestanden hat. Dann lege ich es in den Roboter und prüfe.....
.... Wie sich herausstellt, wirkt sich das Vorhandensein von Müll in der Eingabe sehr nachteilig auf die Leistung des Modells am OOS aus.
+100
Und das nicht nur im offenen Kreislauf.
Nein. Die Forschung ist jetzt in vollem Gange, nämlich mit groß angelegten Tests im Zusammenhang mit den neuen Möglichkeiten, die sich ergeben haben. Die Ergebnisse sind bisher mehr als zufriedenstellend. Das Signal ist schon da, jetzt muss ich es nur noch anheben :-).
In R verarbeite ich die Daten vor und entferne den Müll aus den Daten. Wie sich herausstellte, verschlechtert das Vorhandensein von Müll in der Eingabe die Leistung des Modells auf der OOS sehr stark. Wenn mir R nach dem Preprocessing sagt, dass genau diese Eingaben mit der Ausgabe zusammenhängen, suche ich im Optimierer selbst nach der Abhängigkeit. Ich besorge mir etwa 3-5 Modelle, führe dann Kontrolltests mit jedem Modell durch und wähle dasjenige aus, das den Test bestanden hat. Dann setze ich es an den Roboter und sehe, wie es läuft.....
Sie müssen also nur den Jpredictor wegwerfen und die zahlreichen Modelle in R verwenden
vielleicht sind deine Eigenschaften so feurig, dass jedes Modell damit zurechtkommen würde
Sie müssen also nur den Jpredictor wegwerfen und die zahlreichen Modelle in R verwenden
vielleicht sind Ihre Zeichen so feurig, dass jedes Modell gut zu ihnen passen würde
Das ist eine grundlegend falsche Aussage. Der Punkt ist, dass Reshetov alle Schrauben des Optimierers bis zum Anschlag angezogen hat, was die Umschulung betrifft. Maximal strenge Bedingungen für die Modellauswahl, ganz zu schweigen von der zufälligen Konstruktion von Training und Test. Es scheint mir, dass die Muttern sogar zu fest angezogen sind, denn bei der Fülle der Eingangsdaten hatten die Modelle selten auch nur ein Zehntel aller Eingaben. ABER was hat R getan?
Durch die Vorverarbeitung, die R vornimmt, haben diese Eingaben eine Art Beziehung zu dieser Ausgabe. R sagt also nur etwas über die Existenz dieser Korrelation aus, und die Suche nach dieser Korrelation wird vom Optimierer durchgeführt, der mit seinen harten Regeln zur Reduzierung des Übertrainings Modelle im Bereich der nützlichen Daten für die Ausgabe erstellt und nicht übertrainiert wird. Zumindest wird dies versucht..... Es ist also eine gute Symbiose !!!!
Nun. Kritik ist erwünscht..... Weiter so.....
Sagen Sie mir einfach, was an meinem Beitrag so lächerlich ist? Was ist daran falsch????
Nichts, nur Allgemeinplätze im Stil von Gertschik.
Meine Brüder in der Wissenschaft haben mir geraten, R...