Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 718

 

Y aquí está el paquete de cal (disponible en R).


Así se explica su principio de selección.

El planteamiento general de la cal para lograr este objetivo es el siguiente:

  1. Para cada predicción a explicar, permute la observación n veces.
  2. Que el modelo complejo prediga el resultado de todas las observaciones permutadas.
  3. Calcule la distancia de todas las permutaciones a la observación original.
  4. Convierte la distancia en una puntuación de similitud.
  5. Seleccione m características que describan mejor el resultado del modelo complejo a partir de los datos permutados.
  6. Ajuste un modelo simple a los datos permutados, explicando el resultado del modelo complejo con las m características de los datos permutados ponderadas por su similitud con la observación original.
  7. Extraer los pesos de las características del modelo simple y utilizarlos como explicación del comportamiento local del modelo complejo.

PS.

Tenga en cuenta que ambos paquetes definen el impacto del predictor en el Predictor y no su importancia en el modelo, que se considera una caja negra.

Understanding lime
  • Thomas Lin Pedersen & Michaël Benesty
  • cran.r-project.org
The following is a simple example which seeks to explain the outcome of a model classifying sentences from 30 scientific papers as being about (or not) the author’s own work, e.g. methods, results or conclusions. Most of the things written for can be applied to textual data. We will test our model on test data. Now we are sure that the model...
 

Utilizo el paquete vreat para seleccionar predictores y lo entiendo de la siguiente manera. Así que... pensamientos en voz alta ....

Este paquete determina la importancia de los predictores y se consideran importantes aquellos predictores que tienen la máxima puntuación (convencionalmente). Al preprocesar los datos y obtener el resultado R sólo dice que hay dependencias ocultas y explícitas entre el conjunto de predictores dado y la variable de salida. Así que sólo dice que hay dependencias y la búsqueda de estas dependencias es realizada por el Optimizador.

R- dice que hay dependencias, el optimizador dice. Sí, aquí están las dependencias...... Así....

 

¡Hola!

Chicos, ¿cuándo vais a terminar el super bot con la IA?

Te harás viejo esperando así ))

 
Alexander Ivanov:

¡Hola!

Chicos, ¿cuándo vais a terminar el super bot con la IA?

Te harás viejo esperando).

¿Qué quieres decir con que has terminado? Creas una IA y te metes las manos en los pantalones... ir a ......??? ¿Es eso?

La IA requiere un aseo semanal, así como la supervisión diaria de su rendimiento. Personalmente, ya tengo todos los códigos terminados y pulidos. Ahora todo lo que hago es entrenar y probar los modelos resultantes. Así que esa es la manera...

 
Mihail Marchukajtes:

¿Qué quieres decir con que has terminado? ¿Crees que has creado una IA y te has metido las manos en los pantalones...? ir a ......??? ¿Es eso?

La IA requiere un aseo semanal, así como la supervisión diaria de su rendimiento. Personalmente, ya tengo todos los códigos terminados y pulidos. Ahora todo lo que hago es entrenar y probar los modelos resultantes. Así que...

No, la IA es una personalidad y no quiere ser controlada

 
Maxim Dmitrievsky:

No, la IA es una persona y no quiere ser controlada

Pues cualquier personalidad ha sido controlada por alguien durante su crecimiento y formación. Padres, profesores, etc., etc., así que hasta que esa persona haya alcanzado una relación responsable con lo que debe hacer. Es necesario controlarla, o la privarán de la patria potestad

 
Konstantin Nikitin:

Bueno, cualquier personalidad durante su crecimiento y formación es controlada por alguien. Padres, profesores, etc., etc., así que hasta que esa persona haya alcanzado una actitud responsable hacia lo que debe hacer. Tienes que controlarla o le quitarán la patria potestad.

Sobre todo porque puede ser tan travieso que no puedes dejarlo desatendido. Vive y aprende. Resulta que mientras haya una IA, siempre estará sentada en el escritorio, sin importar lo inteligente que sea.... IMHO

 
Konstantin Nikitin:

Pues cualquier personalidad durante su crecimiento y formación ha sido controlada por alguien. Los padres, los profesores, etc., etc., así hasta que esa persona alcance una actitud responsable hacia lo que le corresponde. Tienes que controlarla o le quitarán la patria potestad.

somos demasiado tontos para ellos y son perfectos... los crearemos y nos extinguiremos

 
Mihail Marchukajtes:

... Personalmente , tengo todos los códigos ya terminados y pulidos. Ahora sólo estoy aprendiendo y probando los modelos resultantes. Así es...

¿Hay algún lugar donde se pueda ver el resultado de los códigos "terminados y pulidos"? ¿Cómo funcionan como resultado de la formación y las pruebas? ¿Algo como la supervisión de myfxbook?

 
Alexander Sevastyanov:

¿Es posible ver los resultados de los códigos "terminados y pulidos" en algún lugar? ¿Cómo se comportan como resultado de la formación y las pruebas? ¿Algo como la supervisión de myfxbook?

Lamentablemente, no. Entreno modelos todas las semanas. Mis estadísticas de señales son deprimentes porque hay una gran diferencia entre las pruebas y el comercio real. No en la divergencia de resultados, sino en los matices del tiempo real.

No sé por qué me sale el error de que el indicador es demasiado lento y me pide que lo reescriba.

Si quisiera intentar reescribirlo para una barra pero no es para todo el periodo, debería recalcularlo para las últimas 100 barras.

   if(prev_calculated>rates_total || prev_calculated<=0)// проверка на первый старт расчёта индикатора
     {
      limit=100; // стартовый номер для расчёта всех баров
        }else{
      limit=rates_total-prev_calculated; // стартовый номер для расчёта новых баров
     }