Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1332
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Si no quieres hablar del muestreo, bien. Gracias por la sugerencia de leer la literatura específica.
Pero no entiendo tu lógica sobre Seed - cada vez que se inicia la creación de un modelo, se genera una variable aleatoria que puede ser fijada usando el parámetro Seed, esta variable afecta a la creación del modelo, por lo que la afirmación "¿Está construyendo un modelo o eventos aleatorios?" me lleva a un estupor lógico - explica tu pensamiento, por favor.
Los modelos se construyen a partir de las relaciones de los predictores, Seed afecta a la formación de esas relaciones y, por tanto, a la construcción del modelo. ¿Dónde está la contradicción? ¡No lo entiendo!
Además, en las conferencias se recomienda hacer fuerza bruta con este Seed, incluso el video de ayer sobre CatBoost seed en python el ejemplo del archivo es fijo - obviamente es fuerza bruta.Lo escribí, pero se borró todo... Lee los libros, estoy demasiado cansado para volver a contar su contenido.
usó precisamente eso, hay una libra de MGUA, un MLP y un SVM
Esto es una bicicleta. Usando cosas básicas e introduciendo algunas características obtenemos algo nuevo.
¿No es su producto mejor que MSUA, MLP y SVM por separado? (Aunque sólo sea porque los combinó en un solo programa).
De esto se trata la bicicleta. Usando las cosas básicas, e introduciendo algunas características obtenemos algo nuevo.
¿Su producto es mejor que MSUA, MLP y SVM por separado? (al menos por el hecho de haberlos combinado en un programa)
¿Qué quieres decir con que es mejor? ¿Que tarda 10 horas en entrenarse porque mikhailo lo ha entrenado en conjuntos de datos de 100 puntos?
¿Y dónde están los resultados probados?
es precisamente la cuestión de que si los medios y enfoques estándar no pueden lograr el objetivo, entonces estas perversiones del modus operandi ciertamente no conducirán a nada bueno.En fin... escribí pero se borró... lee los libros, no puedo relatar su contenido
...
¿Qué quieres decir con que es mejor? ¿Que tarda 10 horas en entrenarse porque mikhailo lo ha entrenado con conjuntos de datos de 100 puntos?
y ¿dónde están los resultados probados? palabrería vacía
La cuestión es que si los medios y enfoques estándar no logran el objetivo, estas perversiones del modus operandi no conducirán a nada bueno.Precisamente por eso no lo he estudiado en detalle.
Y sobre el hecho de que alguien lo use -dijiste (ya sea sobre tóxicos, o sobre un mago).
Y sobre lo de utilizar sólo herramientas estándar, sigo sin estar de acuerdo. De lo contrario, la ciencia se habría detenido y seguiríamos sentados en las cuevas estudiando la ubicación de las brasas en el fuego y prediciendo la gordura del mamut mañana).
Los resultados de Alexei parecen buenos. Sólo tenemos que comprobar la cuenta/señal durante un año. Desgraciadamente, tiene un marco temporal tan... Con detracciones de seis meses cada una. Si yo fuera él, investigaría algo a menos largo plazo. Incluso una semana de reducción me haría querer arreglar algo.
Así que la discusión es sobre nada. A algunos les gusta inventar, inventan. A quien no le guste, que no lo invente.
Es como en la ciencia: se pueden realizar 1.000 experimentos, de los cuales 999 serán infructuosos y sólo 1 conducirá al descubrimiento de algo nuevo y útil. Sin embargo, 999 experimentos infructuosos le quitarán, por supuesto, mucho tiempo. Así que es mejor hacerlo cuando se está bien provisto (salario/beca/patrocinador/fondos propios). En nuestro campo sería mejor tener un superordenador, para que el cálculo tardara 10 minutos en lugar de 10 horas.
Precisamente por eso no lo he investigado en detalle.
Y sobre el hecho de que alguien lo use -dijiste (o sobre tóxicos, o sobre mago).
Y sigo sin estar de acuerdo contigo en lo de usar sólo herramientas estándar. De lo contrario, la ciencia se detendría y seguiríamos sentados en las cuevas estudiando la ubicación de las brasas en el fuego, prediciendo la gordura del mamut de mañana)).
Los resultados de Alexei parecen buenos. Sólo hay que comprobar la cuenta/señal durante un año. Desgraciadamente, tiene un marco temporal tan... Con detracciones de seis meses cada una. Si yo fuera él, investigaría algo a menos largo plazo. Incluso un descenso de una semana me haría querer arreglar algo.
Digo que los resultados son previsibles y se basan en la teoría.
no tienes que hacer mucho trabajo innecesario, aunque puede ser útil.
Estamos hablando de cosas diferentes y los ejemplos no vienen al caso.