Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2848

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Aleksey Nikolayev #:

Por ejemplo, en la primera figura hay un descenso notable en torno a 8-9, que corresponde a su valla y sus árboles. En el gráfico de la función de supervivencia se puede ver el segmento de descenso con más precisión, ya que está definido por una sección horizontal.

Está claro que el histograma puede dividirse en dos partes, pero es una cuestión de automatización y unificación del proceso. Si la dispersión no es grande en términos absolutos, el histograma no la mostrará.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Está claro que el histograma puede dividirse en dos partes, pero aquí se trata de automatizar y unificar el proceso. Si la dispersión no es grande en términos absolutos, el histograma no la mostrará.

Por eso escribí sobre la función de supervivencia (también existe una función de riesgo). No seas perezoso para aprender cosas nuevas y no trates de inventar todo por tu cuenta - alguien ya ha resuelto cualquiera de tus problemas.

 
Aleksey Nikolayev #:

No te dé pereza aprender cosas nuevas y no intentes inventarte cosas por tu cuenta: cualquier problema que tengas ya lo habrá resuelto otra persona.

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Aleksey Nikolayev #:

Por eso escribí sobre la función de supervivencia (también existe una función de riesgo). No seas perezoso para aprender cosas nuevas y no trates de inventarlo todo por tu cuenta: alguien ya ha resuelto tus problemas.

Seamos específicos - qué propones hacer - referirse a los cuerpos etéricos sin una comprensión productiva de cómo y por qué usarlos es una pérdida de tiempo.

Listo para ayudar con la comprensión del algoritmo de la construcción de la función de supervivencia - voy a escribir el código y vamos a pensar más. Y tus suposiciones sobre mi pereza son simplemente insultantes, teniendo en cuenta la cantidad de información que proceso para aplicarla en mis tareas.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Seamos concretos: ¿qué propones hacer? Hablar de cuerpos etéricos sin una comprensión productiva de cómo y por qué utilizarlos es una pérdida de tiempo.

Si usted está dispuesto a ayudarme con la comprensión del algoritmo de la construcción de la función de supervivencia, voy a escribir el código y vamos a pensar más. Y tus suposiciones sobre mi pereza son simplemente insultantes, teniendo en cuenta la cantidad de información que proceso para aplicarla en mis tareas.

A grandes rasgos, no eres perezoso para talar árboles, pero sí para afilar un hacha.

Función de riesgo, la variante más sencilla de R

#  x - выборка, y - функция риска
x <- sort(x)
nx <- length(x)
y <- log(nx/(nx:1))
plot(x, y, type = "l")

Los tramos de la curva próximos a la línea horizontal corresponden a las depresiones del histograma y aquí se pueden determinar con mayor precisión, ya que no hay vinculación con la partición (como en los histogramas). Lo utilizo, por ejemplo, cuando estudio la distribución de alturas de rodillas en zigzag.

 
Aleksey Nikolayev #:

Función de riesgo, variante más simple de R

¿Qué quieres decir con nx:1? ¿No obtienes más de un número en el vector y después de buscar el logaritmo? No conozco la sintaxis de R.

Aleksey Nikolayev

Las secciones de la curva cerca de la línea horizontal corresponden a las caídas en el histograma y aquí estas secciones se pueden definir con mayor precisión, ya que no hay relación con la partición (como en los histogramas). Uso, por ejemplo, al estudiar la distribución de las alturas de las rodillas en zigzag.

"Cercanía" - ¿cómo unificar el grado de cercanía? Quiero un algoritmo, no una estimación manual al final.

Hasta ahora estamos haciendo un simple predictor que mostrará el porcentaje de tales valores atípicos en la muestra. Luego podemos pensar en la opción de estimar la distribución de estos valores atípicos en la muestra.

 
Aleksey Vyazmikin #:

¿Qué quieres decir con nx:1? ¿No obtienes más de un número en el vector y después de buscar el logaritmo? No conozco la sintaxis de R.

Es un vector de longitud nx con valores de nx a 1. Aprende R, afila tu hacha.

Aleksey Vyazmikin #:

"Close" - ¿cómo unificar el grado de cercanía? Necesito un algoritmo, no una estimación manual al final.

Depende de tu tarea, tú decides cómo. Mi variante es poco probable que funcione para usted - Yo uso una desviación de la forma teórica de la función de riesgo calculado para SB.

 
Aleksey Nikolayev #:

Es un vector de longitud nx con valores de nx a 1. Aprende R, afila tu hacha.

nx es el número de elementos del mismo. ¿Cómo puede ser hasta 1 si es mayor que 1?

En general, el artículo hace hincapié en que es necesario conocer la distribución antes de aplicar el método en sí.
 
Aleksey Vyazmikin #:

nx es el número de elementos de la misma. Cómo puede ser hasta 1 si es mayor que 1?

Disminuye de nx a 1 . Por ejemplo, 5:1 = (5,4,3,2,1), y 1:5 = (1,2,3,4,5).

Aleksey Vyazmikin #:

En general, el artículo hace hincapié en que es necesario conocer la distribución antes de aplicar el método en sí.

Como es habitual en matstat, se construye un análogo empírico a partir de la muestra. Como la media en lugar de la expectativa, la frecuencia en lugar de la probabilidad, o la ECDF en lugar de la CDF.

 
Aleksey Nikolayev #:

A grandes rasgos, no eres demasiado vago para talar árboles, pero sí para afilar el hacha.

La función de riesgo, la variante más sencilla de R

Los tramos de la curva próximos a la línea horizontal corresponden a las caídas en el histograma, y aquí estos tramos pueden determinarse con mayor precisión, ya que no hay conexión con la partición (como en los histogramas). Utilizo, por ejemplo, al estudiar la distribución de alturas de rodillas en zigzag.

Perdón por el posible malentendido de la pregunta.
¿Se puede considerar la función de Huber como una función de riesgo?
Parece que se calcula como has mostrado en R.
Sólo según he entendido define un percentil del 10% para las emisiones.
¿Es posible aplicar la función de pérdida de Huber como una función de riesgo?

¿O es de otro tema?
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