Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 773
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Ihr werdet beide dort sein und euch nicht streiten - ihr werdet Geschenke bekommen.
Sie trauen dem Signaldienst also nicht ganz.....?????
Unheimlich!!!!
Ich habe weder Zeit noch Lust, jeden Handel zu kommentieren. Der Roboter hackt, das Ergebnis steht auf dem Deckel!!!!
Ich habe einen Newsfeed vonR-Bloggern erhalten. Heute kam eine Anzeige für DALEX, ein Paket zur Auswahl von Variablen. Ich habe versucht, es zu installieren - bei meinem R 3.4.2 lässt es sich nicht installieren.
Die Idee hat mir aber sehr gut gefallen.
In der Regel ist die Wichtigkeit der Variablen in dem Sinne zu verstehen, wie oft der Prädiktor bei der Modellanpassung verwendet wurde.
DALEX verwendet jedoch ein anderes Konzept: Die Bedeutung des Prädiktors bezieht sich auf die Auswirkung dieses Prädiktors auf den Erfolg der Vorhersage . Das Modell selbst wird als Black Box behandelt
Ich habe versucht, mich an alle Pakete zu erinnern, die ich verwendet habe, und ich kann mich an kein Paket mit derselben Idee erinnern - Vorhersagewirkung.
Kann jemand einen Vorschlag machen?
Ich habe einen Newsfeed vonR-Bloggern erhalten. Heute kam eine Anzeige für DALEX, ein Paket zur Auswahl von Variablen. Ich habe versucht, es zu installieren - bei meinem R 3.4.2 lässt es sich nicht installieren.
Die Idee hat mir aber sehr gut gefallen.
In der Regel ist die Wichtigkeit der Variablen in dem Sinne zu verstehen, wie oft der Prädiktor bei der Modellanpassung verwendet wurde.
DALEX verwendet jedoch ein anderes Konzept: Die Bedeutung des Prädiktors bezieht sich auf die Auswirkung dieses Prädiktors auf den Erfolg der Vorhersage . Das Modell selbst wird als Black Box behandelt
Ich habe versucht, mich an alle Pakete zu erinnern, die ich verwendet habe, und ich kann mich an kein Paket mit derselben Idee erinnern - Vorhersagewirkung.
Kann mir jemand einen Tipp geben?
Bingo. Hunderte von Artikeln im Internet über Arima, und überall heißt es "Autokorrelation und Autoregression finden", dann ein Dutzend Bilder, und dann ist die Antwort drei Parameter ohne jede Erklärung. In 10 % der Artikel wird sogar erwähnt, dass es eine Saisonabhängigkeit gibt.
Es tut mir leid, aber das kommt von der technischen Analyse - Sie haben einen Indikator genommen, ihn nachgeschlagen, ihn gemocht und einen Expert Advisor erstellt.
Wenn wir versuchen, statistische Modelle zu verwenden, stellt sich zunächst die Frage, ob das Modell auf unsere Daten anwendbar ist, bevor wir es einsetzen.
Das ARIMA-Modell ist in seiner Anwendbarkeit sehr begrenzt, vor allem auf den Finanzmärkten. Diejenigen, die es entwickelt haben, waren sich dieser Einschränkung bewusst und haben es daher mit zusätzlichen Instrumenten ausgestattet, die es ermöglichen, die Anwendbarkeit des Modells in einem bestimmten Fall zu bestimmen. In der Praxis müssen wir die Anwendbarkeit in einem FENSTER prüfen, d.h. wenn sich das Fenster bewegt, kann das Modell angewendet werden, dann nicht.
Aber die Situation ist noch schlimmer.
Es sind nicht nur die Ausgangsdaten, auf die das Modell, z. B. ARIMA, möglicherweise nicht anwendbar ist. Es ist auch ein Ergebnis der Anpassung: alles wurde angepasst, alle Parameter wurden definiert, und dann fangen wir an, uns damit zu befassen und sehen, dass die Parameter NICHT signifikant sind - sie sind nicht vorhanden, obwohl wir sie sehen können.
Ich habe oben geschrieben, dass "die Situation noch schlimmer ist". Und wenn man es mit der TA vergleicht, ist es die Situation eines blinden Mannes mit der eines sehenden Mannes. Wenn wir berücksichtigen, dass Indikatoren autoregressiv sind und ARIMA auch autoregressiv ist, kann man aber herausfinden, ob ARIMA anwendbar ist, während Indikatoren immer blind verwendet werden und wir dann überrascht sind, dass die Einlage zu den Blinden gegangen ist.
Ich habe einen Newsfeed, der vonR-Bloggern kommt. Heute kam eine Anzeige für DALEX, ein Paket zur Auswahl von Variablen. Ich habe versucht, es zu installieren - bei meinem R 3.4.2 lässt es sich nicht installieren.
Die Idee hat mir aber sehr gut gefallen.
In der Regel ist die Wichtigkeit der Variablen in dem Sinne zu verstehen, wie oft der Prädiktor bei der Modellanpassung verwendet wurde.
DALEX verwendet jedoch ein anderes Konzept: Die Bedeutung des Prädiktors bezieht sich auf die Auswirkung dieses Prädiktors auf den Erfolg der Vorhersage . Das Modell selbst wird als Black Box behandelt
Ich habe versucht, mich an alle Pakete zu erinnern, die ich verwendet habe, und ich kann mich an kein Paket mit derselben Idee erinnern - Vorhersagewirkung.
Kann mir jemand einen Tipp geben?
Habe es auf 3.4.3 installiert. Interessantes Material, aber die Urheberschaft ist verdächtig.
Haben Sie LIME vergessen? Ich möchte Sie auch an varbvs erinnern. Ich neige mehr und mehr zu Bayes'schen Methoden
Viel Glück!
D.h. in der Regel Backtest, aber Forward?
Nun, ja! Warum brauchen wir einen Backtest? Warum brauchen wir einen Backtest? Für die Ausbildung - verständlich, aber für das Backtesting...
Oben in diesem Thread habe ich die Ergebnisse für Training und Vorwärts gepostet - einfach deprimierend.
Aber das ist nur ein Teil der Ergebnisse, die ich habe.
Ich habe alle 6 Modelle auf 14 Währungspaare mit 15 000 H1-Balken in Rattle angewendet: die Hälfte für das Training und die Hälfte für das trainierte Modell.
Die Ergebnisse sind eher enttäuschend: von 84 (in Wirklichkeit 168) Optionen (long+short) gibt es weniger als ein Dutzend, und es gibt keine Währungspaare mit sowohl Long- als auch Short-Positionen!
Installiert auf 3.4.3. Interessantes Material, aber die Urheberschaft ist verdächtig.
Haben Sie LIME vergessen? Erinnern Sie mich auch an varbvs. Ich neige mehr und mehr zu Bayes'schen Methoden
Viel Glück!
Gibt es eine 3.4.3 in Microsoft?
Danke für LIME.
SanSanych, Sie sind ein ziemlich kompetenter und theoriegestützter Mensch. Haben Sie versucht, die Koeffizienten von Polynomen aus verschiedenen Reihen als Prädiktoren zu verwenden?
Nein