Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 817

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Maxim Dmitrievsky:

Ich habe es vor langer Zeit weggeworfen, jetzt bin ich zurückgekommen, weil es interessante Punkte gibt (nicht einmal über Bayesian NS selbst, aber im Prinzip)

Es gibt auch 2-teilige. Suche nach Autor.

 
Yuriy Asaulenko:

Es gibt auch einen Teil 2. Schauen Sie sich den Autor an.

Ja, ich weiß.

 
Maxim Dmitrievsky:

Ja, warum gehen wir nicht einfach von der Wahrscheinlichkeit aus, wenn niemand eine Idee hat?

Ich habe einfach das Gefühl, dass dies das letzte ist, was bleibt, und wenn es TS nicht verbessert, kann Umschulung im Prinzip nicht überwunden werden

Es gibt bereits einige interessante Ideen, die ich vorerst für mich behalte, um die Gemüter der "Sympathisanten" nicht zu erregen

Hier ist ein interessanter Artikel

https://habrahabr.ru/post/276355/

Das ist interessant. Es scheint gut bekannt zu sein... aber es hat dazu beigetragen, einige neue Ideen in den Kopf zu bringen.

Es kommt wahrscheinlich nicht darauf an, was das Material enthält, sondern wie es präsentiert wird

 
Aljoscha:

Es spielt keine Rolle, ob es sich um einen Marshkas mit Martin, ML auf Python oder R handelt, wenn irgendein Wachmann oder Angestellter aufgrund seiner "Intuition" an den Knöpfen dreht, das Ergebnis ist dasselbe, Fa bietet zumindest wissentlich ein lahmes GARCH an, bei dem der vergangene Preis der beste Prädiktor für die Zukunft ist, Fa versucht nicht, die Leute vergeblich zu ermutigen, da er ehrlicher ist.

Zum hundertsten Mal:

1. datamaning ist obligatorisch. es ist obligatorisch, zunächst nur die Prädiktoren auszuwählen, die einen Einfluss auf die Zielvariable haben. Und dann das ganze Datamining.

2. Es gibt zwei Modelle:

  • Klassifizierung, die automatisch Muster finden soll
  • GARCH, das die statistischen Merkmale von Zeitreihen berücksichtigen sollte

3. Training von Modellen mit Kreuzvalidierung, wenn möglich

4. Bewertung von Modellen außerhalb der Trainingsdatei

5. Testlauf im Testgerät.


Zum hundertsten Mal: ALLE Schritte sind obligatorisch!


Wenn Sie all dies getan haben, können Sie davon ausgehen, dass das Depot nicht sofort ausverkauft sein wird!


Auf geht's, Männer! Beenden Sie den Aufenthalt im Forum und setzen Sie mit stiller Freude den skizzierten Plan für R. um.


Ein dreifaches Hoch!

 
Wo ist Michael mit dem unbeherrschten Gral?
 
Auf den Inseln :)
 
Aljoscha:

Es spielt keine Rolle, ob es sich um einen Martin, ML auf Python oder R handelt, wenn irgendein Wachmann oder Angestellter seine Räder auf der Grundlage seiner "Intuition" dreht, das Ergebnis ist das gleiche, Fa bietet zumindest wissentlich einen lahmen GARCH an, dessen vergangener Preis die beste Vorhersage für die Zukunft ist, Fa versucht nicht, den Leuten ein gutes Gefühl zu geben, er ist ehrlicher.

Der einzige intelligente Mensch hier ist Aljoscha...

 

Können Sie mir sagen, welcher Algorithmus des neuronalen Netzes verwendet werden kann, um die Logik (Neuron) der Spalte "Calc" aufzudecken?

Delta<200 Delta<350 Delta>350 ZZ_D Calc
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1 0 0 1 0
 
Andrej Dik:

Interessant. Es scheint, als wäre alles schon eine Weile bekannt... sondern trug neue Gedanken bei.

Es ist wahrscheinlich nicht wichtig, was in dem Material steht, sondern wie es präsentiert wird.

Ja, und RBM ist schon seit langem bekannt, aber es gibt eine Menge neuer Forschungen in diesem Bereich, über die ich noch nicht gelesen habe

aber der größte Spaß ist, dass es für die Vorverarbeitung von Merkmalen verwendet werden kann, das ist, was ich brauche

... ich bin dumm, so in dipling bereits verwendet ... lol... ich habe gerade herausgefunden, warum :) alles wurde bereits vor uns wieder erfunden

 
Aleksey Vyazmikin:

Können Sie mir sagen, welcher Algorithmus des neuronalen Netzes verwendet werden kann, um die Logik (Neuron) der Spalte "Calc" aufzudecken?

Es ist besser, dafür einen Baum zu verwenden, denn dieses Modell wird ein solches Regelwerk erstellen:

if( [Delta<200] >= 0.5 )
{
  return 0;
}
else if(ZZ_D < 0)
{
  return 0;
}
else
{
  return 1;
}

Ich habe den Code schnell geschrieben, das Modell gibt das Ergebnis entweder als Text oder als Bild aus



In dem Artikel wird beschrieben, wie man das in R macht:
https://www.mql5.com/ru/articles/1165

Wählen Sie auf der Registerkarte "Modell" den Baum aus. Setzen Sie "min split" und "min bucket" auf 1. Erstellen Sie ein Modell und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Zeichnen, um das Bild anzuzeigen. Regeln - Regeln in Textform anzeigen

Случайные леса предсказывают тренды
Случайные леса предсказывают тренды
  • 2014.09.29
  • СанСаныч Фоменко
  • www.mql5.com
Изначально целью построения торговой системы является предсказание поведения некоторого рыночного инструмента, например, валютной пары. Цели предсказания могут быть разными, мы же ограничимся предсказанием трендов, а точнее предсказанием роста («лонгов») или падения («шортов») значений котировки валютной пары. Обычно, для решения проблемы...
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