Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2975
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Otros tienen la misma esencia simple. He descrito un par de opciones en el texto - saltarse los dobles y recalcular el tamaño cuántico básico teniendo en cuenta los dobles. También existe la división no por número, sino por rango y la combinación de estos métodos.
Justo el problema no es la ejecución mecánica, sino cómo calcular mallas no proporcionales. Allí se construyen distribuciones de densidad de probabilidad y ya están cuantificadas, según tengo entendido.
No tengo mucho tiempo libre y prefiero emplearlo en codificar lo que entiendo hacer. Tal vez, si esta es la última tarea, me siente a hacer el tonto durante días y días, pero por ahora prefiero pasar a otras direcciones de este proyecto. Menos mal que las tablas de cuantificación se pueden descargar.
Allí se construyen distribuciones de densidad de probabilidad que ya están cuantificadas,
¿Qué método de cuantificación? Están todos en esa página.
si no puedo usarlo?
¿Qué método de cuantificación? Están todos en esa página.
Método GreedyLogSum - como ejemplo, se puede ver que la cuadrícula no es uniforme. Supongo que se construye una distribución lognormal por aproximación de las métricas muestrales, y luego se hace la rejilla sobre ella de alguna manera. No puedo leer las fórmulas.
Aquí están las fórmulas en detalle.
Puedes hablar, pero no estoy seguro de que puedas oír.
Sí, la idea del árbol de decisiones podría servir para construir una mesa cuántica. Gracias por la idea.
Incluso si he encontrado un paquete desconocido e incluso creado un árbol.
A continuación tengo que tratar con bucles en R, guardar los árboles.
¿Y en qué formato se guardan? Probablemente en forma de reglas, lo que significa que necesito hacer un parser que transforme estas reglas en el formato requerido.
¿No me resultaría más fácil resolver el problema mediante un histograma con intervalos uniformes del 0,5%, combinando columnas similares en métricas/condiciones?
Y en general, pregunté inicialmente sobre métricas que caracterizan la muestra que cayó en el corte cuántico. No hay ideas en este sentido o no quieres pensar - dime.
De lo contrario, estamos acostumbrados a hacer un espectáculo aquí - es por eso que este hilo es basura.
Método GreedyLogSum - como ejemplo, se puede ver que la rejilla no es uniforme. Supongo que una distribución lognormal se construye utilizando la métrica de la muestra a través de la aproximación, y la rejilla se hace en él de alguna manera. No sé cómo leer las fórmulas.
Aquí están las fórmulas en detalle.
Esa simple función también hará una rejilla desigual por valores. Uniforme es Uniforme.
∑ i = 1 n log ( w e i g h t ) , coni=1∑nlog(weight),donde
- n n - El número de objetos distintos en el cubo.
- - w e i g h t weight - El número de veces que se repite un objeto del cubo.
Funciona con el número de repeticiones/duplicados. Todo es más o menos igual. No he podido encontrar la función (con una búsqueda rápida), así que no puedo decirlo con seguridad... He descrito las variantes de la contabilidad de duplicados antes, creo que es una de ellas o algo parecido.
Esa simple función también hará que la cuadrícula tenga valores desiguales. Uniforme es Uniforme.
Funciona con el número de repeticiones/duplicados. Todo queda más o menos igual. No he podido encontrar la función (por la navegación rápida), así que no puedo decir con seguridad ... He descrito las opciones de duplicados de contabilidad antes, creo que hay uno de ellos o algo cercano a él.
Creo que sólo se trata de tener en cuenta los pesos en caso de que se repitan valores, es decir, aparece cierto abultamiento y la rejilla se comprime en este segmento.
¡Creo que serías capaz de resolverlo!
Creo que sólo es cuestión de tener en cuenta los pesos en el caso de valores que se repiten, es decir, aparece cierto abultamiento y la malla se encoge en ese segmento.
Creo que serás capaz de resolverlo.
Puede ser, pero no veo el pescado ahí. Yo no utilizo la cuantificación en absoluto. Prefiero explorar los datos flotantes.
Tal vez, pero yo no veo ningún pez ahí. Yo no uso la cuantificación en absoluto. Prefiero explorar datos flotantes.
Según tengo entendido, la "cuantificación" (histogramas) se utiliza en el bousting para acelerar, de modo que haya menos variantes para las divisiones. Si es así, la solución es buena por su universalidad, pero puede ser mala en un caso particular: se puede perder el límite real.
Según tengo entendido, la "cuantificación" (histogramas) se utiliza en el bousting para acelerar, de modo que haya menos variantes para las divisiones. Si es así, la solución es buena para su universalidad, pero puede ser malo en un caso particular - el límite real puede perderse.
Sí, es correcto. Se acelera y se puede atribuir a la regularización. Pero también se pierde la división exacta.