Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3145
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No. Mi primicia se refiere a las desviaciones en la "capacidad de predicción". No tiene nada que ver con la evaluación del modelo en sí.
En el transcurso de un experimento similar de selección de características informativas, probé todas las formas. No es difícil. Empezando por correlación, información mutua y knn, pasando por OLS y SVM hasta forest, bousting y redes neuronales (no toqué las profundas). Resultó ser mejor a través de bousting. OLS ocupa el segundo lugar.
No. Mi primicia se refiere a las desviaciones en la "capacidad de predicción". Nada que ver con la evaluación del modelo en sí.
¿Es posible que los parámetros del modelo salten mucho de un paso a otro? Es decir, a pesar de una buena "capacidad de predicción" en cada paso, la dependencia deseada está dispuesta de forma muy diferente y cambia constantemente. Si es así, puede tratarse de una forma de sobreentrenamiento.
Entiendo que, también se podría investigar sobre el bosque causal. Por cierto, no lo he estudiado, pero si alguien lo entiende, sería interesante leer sobre experimentos con él
Parece ser el mismo bosque aleatorio, pero con una interpretación causal. Así que tú, como divulgador entre nosotros de los bosques y ahora de los bosques causales, tienes las cartas en la mano).
Aún así, todavía no entiendo la aplicación de causal para el comercio. Una rápida búsqueda en Google no ayudó a encontrar aplicaciones directas, sólo indirectas - como el estudio de la influencia de las acciones en Forex.
Parece ser el mismo bosque aleatorio, pero con una interpretación causal. Así que tú, como divulgador de los bosques y la interpretación causal entre nosotros, tienes las cartas en la mano).
Aún así, todavía no entiendo la aplicación de causal para el comercio. Una rápida búsqueda en Google no ayudó a encontrar aplicaciones directas, sólo indirectas - como el estudio de la influencia de las acciones en Forex.
¿Es posible que de un paso a otro los parámetros del modelo salten mucho? Es decir, a pesar de una buena "previsibilidad" en cada paso, la dependencia deseada está dispuesta de forma muy diferente y cambia constantemente. Si es así, bien podría tratarse de un tipo de sobreentrenamiento.
En mi caso es imposible responder a su pregunta: el modelo se vuelve a entrenar en cada paso y, naturalmente, el conjunto de características puede ser diferente en los distintos pasos.
El error de clasificación varía entre el 20% y el 10%. Nunca se ha producido un 25%.
En el transcurso de un experimento similar de selección de características informativas, probé todas las formas. No es difícil. Empezando por correlación, información mutua y knn, pasando por OLS y SVM hasta forest, bousting y redes neuronales (no toqué las profundas). Resultó ser mejor a través de bousting. OLS está en segundo lugar.
Ninguno de los algoritmos anteriores NO da poder predictivo, como tampoco lo hacen cientos de algoritmos de MO que calculan estúpidamente la importancia, que muestra la frecuencia con la que el algoritmo utiliza una característica: Si se le da basura a un algoritmo MO, cualquier algoritmo MO calculará la importancia de esa basura.
Ninguno de los algoritmos anteriores tiene poder predictivo, como tampoco lo tienen cientos de algoritmos de MO que calculan estúpidamente la importancia, que muestra la frecuencia con la que una característica es utilizada por el algoritmo: Si introduces basura en un algoritmo de MO, cualquier algoritmo de MO calculará la importancia de esa basura.
Error de clasificación / regresión da. Creo que ya basta de estos juegos raros para jugar, dando vueltas en círculos :) Hay una puerta para salir.
Vamos en círculos en dos porque eres estúpido, supuestamente no entender lo que escribo.
No habrá un código. Piensa por ti mismo.
Dando vueltas en dos círculos a cuenta de que eres obtuso, supuestamente no entiendes lo que escribo.
No hay ningún código. Tú lo entiendes.
Lástima))))))