Diskussion zum Artikel "Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel"
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Neuer Artikel Datenwissenschaft und maschinelles Lernen (Teil 11): Naïve Bayes, Wahrscheinlichkeitsrechnung im Handel :
Der Handel mit Wahrscheinlichkeiten ist wie ein Drahtseilakt - er erfordert Präzision, Ausgewogenheit und ein ausgeprägtes Risikobewusstsein. In der Welt des Handels ist die Wahrscheinlichkeit alles. Das ist der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg, Gewinn und Verlust. Indem sie sich die Macht der Wahrscheinlichkeit zunutze machen, können Händler fundierte Entscheidungen treffen, Risiken effektiv verwalten und ihre finanziellen Ziele erreichen. Ob Sie nun ein erfahrener Anleger oder ein Anfänger sind, das Verständnis der Wahrscheinlichkeit ist der Schlüssel zur Entfaltung Ihres Handelspotenzials. In diesem Artikel werden wir die aufregende Welt des Handels mit Wahrscheinlichkeiten erkunden und Ihnen zeigen, wie Sie Ihr Handelsspiel auf die nächste Stufe heben können.
Der Naïve Bayes-Klassifikator ist ein probabilistischer Algorithmus, der beim maschinellen Lernen für Klassifizierungsaufgaben verwendet wird. Sie basiert auf dem Bayes-Theorem, mit dem die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese anhand der verfügbaren Beweise berechnet wird. Dieser probabilistische Klassifikator ist ein einfacher, aber effektiver Algorithmus für verschiedene Situationen. Dabei wird davon ausgegangen, dass die für die Klassifizierung verwendeten Merkmale unabhängig voneinander sind. Zum Beispiel: Wenn Sie möchten, dass dieses Modell Menschen (männlich und weiblich) anhand von Größe, Fußgröße, Gewicht und Schulterlänge klassifiziert, behandelt dieses Modell alle diese Variablen als unabhängig voneinander. In diesem Fall geht es nicht einmal davon aus, dass Fußgröße und Größe bei einem Menschen zusammenhängen.
Da sich dieses Modell nicht darum kümmert, die Muster zwischen den unabhängigen Variablen zu verstehen, denke ich, dass wir einen Versuch wagen sollten, es zu nutzen, um fundierte Handelsentscheidungen zu treffen. Ich glaube, dass im Handelsbereich ohnehin niemand die Muster vollständig versteht, also schauen wir mal, wie sich Naïve Bayes schlägt.
Autor: Omega J Msigwa