Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3152

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Aleksey Vyazmikin #:

Ni siquiera sé de qué código estamos hablando.

Pensé que estaba respondiendo a otro Alexei, estaba escribiendo desde mi teléfono.
 
Aleksey Vyazmikin #:

Sigo sin entender la idea de dividir en cualquier punto de la muestra. Me parece que de lo que se trata es de encontrar el momento en que la influencia de un factor ha cambiado. ¿Quizás deberíamos hacer un bucle a través de diferentes partes de la muestra y utilizar la genética para encontrar la que se vio afectada por el predictor de una forma nueva?

Antes has acusado a los demás de no decir la verdad, pero tú mismo no dejas claro el significado de estas acciones, según tú, para el comercio.

Todavía no he probado nada sobre este tema, ya que es difícil automatizarlo en MQL5.

:)

Tienes delante exactamente el mismo libro que yo. A mi modo de ver, también lo escribió. Pídele a mordorator que te haga un resumen si lo has perdido.
 

baneado, 12 horas después desbaneado, y luego baneado de nuevo.

¿Qué fue eso?

 
mytarmailS #:

baneado, 12 horas después desbaneado, y luego baneado de nuevo.

¿Qué fue eso?

Un mes estará bien, déjalo pasar, nueva cuenta.

 

Me encontré con el paquete de preprocesamiento de recetas de R. Impresionante lista de pasos de preprocesamiento de este paquete:

#> [ 1] "step_BoxCox" " step_YeoJohnson "

#> [ 3] "step_arrange" " step_bagimpute "

#> [ 5] "step_bin2factor" " step_bs " 

#>  [  7] "step_center"  "  step_classdist "

#> [ 9] "step_corr " " step_count "

#> [11] "step_cut " " step_date "

#> [13] "step_depth" " step_discretize " 

#> [15] "step_dummy" "  step_dummy_extract "

#> [17] "step_dummy_multi_choice" "step_factor2string "

#> [19] "step_filter" " step_filter_missing "

#> [21] "step_geodist" " step_harmonic " 

#> [23] "step_holiday"  "  step_hyperbolic "

#> [25] "step_ica" " step_impute_bag "

#> [27] "step_impute_knn" " step_impute_linear "

#> [29] "step_impute_lower" " step_impute_mean " 

#> [31] "step_impute_median"  "  step_impute_mode "

#> [33] "step_impute_roll" " step_indicate_na "

#> [35] "step_integer" " step_interact "

#> [37] "step_intercept" " step_inverse " 

#> [39] "step_invlogit"  "  step_isomap "

#> [41] "step_knnimpute" " step_kpca "

#> [43] "step_kpca_poly" " step_kpca_rbf "

#> [45] "step_lag" " step_lincomb " 

#> [47] "step_log "  "  step_logit "

#> [49] "step_lowerimpute" " step_meanimpute "

#> [51] "step_medianimpute" " step_modeimpute "

#> [53] "step_mutate" " step_mutate_at " 

#> [55] "step_naomit"  "  step_nnmf "

#> [57] "step_nnmf_sparse" " step_normalize "

#> [59] "step_novel " " step_ns "

#> [61] "step_num2factor" " step_nzv " 

#> [63] "step_ordinalscore"  "  step_other "

#> [65] "step_pca" " step_percentile "

#> [67] "step_pls " " step_poly "

#> [69] "step_poly_bernstein" " step_profile " 

#> [71] "step_range"  "  step_ratio "

#> [73] "step_regex" " step_relevel "

#> [75] "step_relu" " step_rename "

#> [77] "step_rename_at" " step_rm " 

#> [79] "step_rollimpute"  "  step_sample "

#> [81] "step_scale" " step_select "

#> [83] "step_shuffle" " step_slice "

#> [85] "step_spatialsign" " step_spline_b " 

#> [87] "step_spline_convex"  "  step_spline_monotone "

#> [89] "step_spline_natural" " step_spline_nonnegative"

#> [91] "step_sqrt" " step_string2factor "

#> [93] "step_time" " step_unknown " 

#> [95] "step_unorder"  "  step_window "

#> [97] "step_zv"

Según mi experiencia, la intensidad de trabajo del preprocesamiento es mucho menor (de 3 a 5 veces) que la intensidad de trabajo de la aplicación del propio modelo

 
СанСаныч Фоменко #:

Capturado el paquete de preprocesamiento de recetas de R

Hedley Wickham no hace gilipolleces

 
Maxim Dmitrievsky #:

:)

Tienes delante exactamente el mismo libro que yo. A mi modo de ver, también lo escribió. Pídele a mordorator que te haga un resumen si lo has perdido.

Ya veo, en vez de discusión e intercambio de experiencias volvemos a caer en algunas reacciones emocionales.

Has borrado el segundo post, quería decir que no veía ninguna relación con el enlace que has dado. Allí en el artículo es extraño que el autor no probó las funciones estándar de CB para equilibrar la muestra. Y no se pueden sacar conclusiones sólo de los resultados de una prueba en un conjunto de datos.
 
Aleksey Vyazmikin #:

Ya veo, en vez de discusión e intercambio de experiencias, volvemos a caer en algunas reacciones emocionales.

Has borrado el segundo post - quería decir que no he visto ninguna relación con el enlace que has dado. Allí en el artículo es extraño que el autor no probó las funciones estándar de CB para equilibrar la muestra. Y no se pueden sacar conclusiones sólo de los resultados de una prueba en un conjunto de datos.
Sube tu nivel, al menos para escribir código y una comprensión básica de los algoritmos, que se escribe en los libros. Entonces habrá algo de lo que hablar. De lo contrario, la astucia (un intento de imitar el estilo científico formal), con errores gramaticales y de otro tipo, provoca sólo una sonrisa :).

Nunca antes sintonizado modelos a través de pesos, parecía interesante. Puramente basado en ese libro para escribir un TS rentable no ha sido posible todavía. Me refiero a meta lerners, que se describen allí. Sintonización a través de pesos también se considera allí. Pero cuando he añadido algunos elementos a mi trabajo, se convirtió en mejor en algunos lugares. Por ejemplo, el entrenamiento cruzado, que se describe en otro artículo. Ya he pasado por todo y he seguido adelante por así decirlo, no hay ningún deseo de tirar de los vagones detrás de mí. Usted y Sanych pasó demasiado tiempo discutiendo si es necesario en el comercio o no, sin aprender nada :)
.

Borrado, porque me fui del foro retrasado. No es necesario.

Buena suerte, la necesitarás.

 

Unartículo con un enfoque similar al promovido por Aleksey Vyazmikin. En lugar de un árbol de clasificación, se construye un "árbol de diferencias", en el que cada hoja corresponde a una probabilidad diferente de un suceso (por ejemplo, la frecuencia de incendios). En esencia, se trata de una variante de la agrupación.

Diré enseguida que no estoy preparado para relatar el artículo en detalle, ya que sólo lo he ojeado de pasada.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Subir de nivel, al menos escribir código y una comprensión básica de los algoritmos, como se escribe en los libros. Entonces habrá algo de qué hablar. De lo contrario, el ingenio (un intento de imitar el estilo científico formal), con errores gramaticales y de otro tipo, sólo provoca una sonrisa :).

Me hace gracia oír eso. Ah, bueno, de todas formas me alegro de que al menos sonrías. No tiene sentido hablar con gente arrogante - en lugar de argumentos tienen tesis sobre su grandeza, que no se ve confirmada por el resultado.

Voy a decir que los psicólogos tienen cosas muy interesantes sobre el modelado - incluso hay algo similar a este UpLift.

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