Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2758
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1. El remuestreo de valores atípicos no se elimina. Hay programas, pero podemos hacerlo a la manera kolkhoz: cambiamos todo lo que sea superior a +/- 0,005 del cuantil correspondiente a este valor. La estadística cambia sorprendentemente.
2. Extremadamente interesante, especialmente sobre la entropía. Me encantaría ver el resultado . La correlación es para series estacionarias, puedes olvidarte de ella.
¿Qué es la ventana no comprometida? ¿Diferente número de características/columnas en cada fila? Pero siempre debe introducir el mismo número de columnas en el modelo.
Y lo anterior fue escrito en algún lugar recientemente, si los mods no lo han limpiado
Buscar en "ventana sin arreglar" sólo da esta página
Remuestreo a través de cualquier cosa con gaussianos en su interior - lo elimina
Curioso, pero muy inteligente.
Una búsqueda sobre "ventana no fija" sólo da esta página
Curioso, pero muy complicado.
El remuestreo se realiza para eliminar los valores atípicos y gaussianizar la muestra.
Completamente confuso.
Sé exactamente que necesito diferentes ventanas en diferentes partes de la serie temporal. Pero el problema es viejo: si eliges una ventana en un segmento, no es necesariamente la misma ventana en el segmento siguiente, alguna variante de la no estacionariedad de la anchura de la ventana.
No está nada claro.
Sé con certeza que es necesario tener una ventana diferente en diferentes partes de la serie temporal. Pero el problema es viejo: si coges una ventana en alguna sección, entonces no necesariamente esta ventana estará en la siguiente sección, alguna variante de no estacionariedad del ancho de la ventana.
En algún sitio se pensaba sobre fractales y otras cosas, que el último precio no siempre tiene el mejor poder predictivo. Es decir, a veces es necesario parar la ventana por condiciones o a través de otra ns para fijarla de manera que las barras anteriores participen en la predicción, no las últimas. Y así tiene que ir y venir por la historia.
Es más una ventana no fija en el tiempo. Y como alimentamos 10 columnas, entonces seremos 10.
Traté de alimentar a una docena de columnas ZZ (obtuvo 50%50 como de costumbre). El tiempo de su formación es siempre diferente y la última rodilla se formó de 1 a varios bares atrás. Se podría decir que es una conversión de barras regulares a su propia. En mi caso la rodilla en zigzag formaba una barra. Hace un año se recordó aquí a Prado, sugirió reconstruir las barras no por tiempo, sino por volumen negociado por ejemplo por 100 lotes.
Ejemplos de precios brutos, tiempo, "volumen" y "dólar" velas
Mi cabeza es de madera, haré un ejemplo más tarde
Sobrevaloras la importancia de los resultados "fuera de muestra".
No te puedes fiar ni un céntimo.
"Fuera de muestra" podría tener algo que ofrecer para identificar el sobreentrenamiento del modelo si hay una diferencia demasiado grande (más del 20% probablemente) entre la muestra de entrenamiento y la muestra fuera de muestra. Hasta ahora, la única prueba que conozco es una pequeña variación, no superior al 20%, en la sd de la capacidad predictiva del predictor.