Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2411
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una conferencia muy interesante
https://www.youtube.com/watch?v=l30ejdQKGBg
una conferencia muy interesante
https://www.youtube.com/watch?v=l30ejdQKGBg
En primavera ya sugerí enfoques para añadir/eliminar características, incluso por grupos, esperaba interesar a Maksim, pero por desgracia. Como escribí anteriormente, este enfoque funciona, pero ahora lo tengo implementado en modo semiautomático, puramente para experimentos, mientras que necesito la implementación en R o Phyton para trabajar en el bucle, cuya esencia es crear una nueva tarea para el entrenamiento después del análisis de los resultados del entrenamiento.
Pero el método FRiS-Stolp, que se anuncia en el vídeo, es interesante para probarlo, pero no entiendo si hay una implementación en R o Phyton.
En la primavera ya sugerí enfoques para añadir/eliminar características
Estos métodos son una docena, así que no sé qué sugerir aquí.
Pero es interesante probar el método FRiS-Stolp, pero no entiendo si está implementado en R o en Phyton.
Yo tampoco lo entiendo ))))
Existe una cosa llamada google ;)
En primavera ya sugerí enfoques para añadir/eliminar características, incluso por grupos, esperaba que le interesara a Maksim, pero por desgracia. Como escribí anteriormente, este enfoque funciona, pero ahora lo tengo implementado en modo semiautomático, puramente para experimentos, mientras que necesito la implementación en R o Phyton para trabajar en un bucle, cuya esencia es crear una nueva tarea para el entrenamiento después del análisis de los resultados del entrenamiento.
Pero el método FRiS-Stolp, que se anuncia en el vídeo, es interesante de probar, pero no sé si existe su implementación en R o Phyton.
Estos métodos son una docena, no está claro qué sugerir aquí
Se sugiere comprobar la eficacia de estos métodos para las tareas relacionadas con el comercio.
Yo tampoco lo entiendo ))))
existe el nombre de google ;)
¿Por qué todo este alboroto?
He utilizado el buscador e incluso he encontrado algún código en git-hub, pero no me queda claro si funciona o no.
Por eso es interesante para quienes lo entienden escuchar su interés y elaborar posibles formas de colaboración para investigar el tema.
Estoy a favor de lo constructivo y no de los golpes en la mejilla.
Hay una característica estándar, las importaciones, que es suficiente
La importancia es una estadística basada en la frecuencia con la que un algoritmo selecciona determinados predictores al construir un árbol. Este indicador nos dice de qué está hecho el modelo. Probar los predictores permite construir otros modelos, encontrando nuevas dependencias y relaciones que pueden ser más fuertes después de algunas divisiones.
La importancia es una estadística basada en la frecuencia con la que el algoritmo selecciona determinados predictores al construir el árbol. Este indicador nos dice de qué está hecho el modelo. La búsqueda entre los predictores permite construir otros modelos, encontrando nuevas dependencias y relaciones, que pueden resultar más fuertes después de algunas divisiones.
Sus predictores son un montón de indicadores que ha acumulado durante su carrera como trader, de ahí el fuerte deseo de racionalizar todo este lío. Yo no tengo ese problema, pero tengo entendido que es un largo camino a ninguna parte.
Incluso si tuviera todos los indicadores basados en indicadores estándar incluidos en el paquete de entrega, que no es el caso en absoluto, se derivan del precio y pueden llevar información útil, mientras que muchos indicadores no están sujetos a la no estacionariedad.
En realidad, he resuelto el problema de la selección de predictores de otra manera, pero encontrar las mejores combinaciones es una cuestión abierta e interesante.
Ofrezca probar la eficacia de estos métodos para las tareas relacionadas con el comercio.
¿Qué sentido tiene este alboroto?
He utilizado el buscador e incluso he encontrado algún código en git-hub, pero no me hace entender si funciona o no.
Por eso es interesante para quienes lo entienden escuchar su interés y elaborar posibles formas de colaboración para investigar el tema.
Estoy a favor de las ideas constructivas, no de las mejillas infladas.
Alexey, puede que hayas estudiado python o r-code, que hayas intentado improvisar algo... Créanme que se habrían resuelto mil preguntas...
¿Qué sentido tiene comprobar la eficacia de un método de selección de características si ya está probado y funciona?
El problema no está en la selección de rasgos, está en los propios rasgos, si alimentas 10 indicadores, luego seleccionas hasta el cansancio y obtendrás el mismo resultado de CUALQUIER algoritmo de selección...
¿Oíste el vídeo? Están seleccionando decenas de miles de indicadores, y mencionan el MSUA donde incluso hablan de crear y enumerar miles de millones de indicadores
De eso deberíamos hablar, de los sistemas que generan millones de ideas y las comprueban automáticamente, esa es la esencia, eso son las decisiones individuales, y la selección de atributos es la pequeña parte final del proceso y no hay nada interesante en ella.