L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 130

 

brièvement si quelqu'un est intéressé....

J'ai essayé d'utiliser l'algorithme DTW en clustering, avec des données élémentaires simples, juste pour moi...

J'ai pris un prix et entraîné RF sur ses sections de fenêtre glissante, puis j'ai repris le même prix et les mêmes sections de fenêtre glissante et j'ai regroupé l'algorithme DTW, puis entraîné RF.

l'erreur lors de la formation et de la reconnaissance de nouvelles données avec l'algorithme DTW était inférieure de 2 à 4 %.

si vous ajoutez un grand nombre de prédicteurs, je pense que l'erreur peut être réduite beaucoup plus, mais l'algorithme est très lent.

 
mytarmailS:

brièvement si quelqu'un est intéressé....

J'ai essayé d'utiliser l'algorithme DTW en clustering, avec des données élémentaires simples, juste pour moi...

J'ai pris un prix et entraîné RF sur ses sections de fenêtre glissante, puis j'ai repris le même prix et les mêmes sections de fenêtre glissante et j'ai regroupé l'algorithme DTW, puis entraîné RF.

l'erreur lors de la formation et de la reconnaissance de nouvelles données avec l'algorithme DTW était inférieure de 2 à 4 %.

si vous ajoutez un grand nombre de prédicteurs, je pense que l'erreur peut être beaucoup plus faible, mais l'algorithme est très lent.

Prix d'entrée... Prédicteurs sur l'entrée...

Un cirque tiré par des chevaux !

 
Vadim Shishkin:

Le prix d'entrée... Les prédicteurs à la porte...

Un cirque tiré par des chevaux !

Vadim, si vous avez quelque chose de substantiel à dire, dites-le...

Et si c'est pour balancer une réplique de cinquième année, il vaut mieux se taire...

au moins par respect pour ceux qui le liront plus tard...

 
mytarmailS:

Vadim, si vous avez quelque chose de substantiel à dire, dites-le...

Mais si vous voulez juste faire une remarque de cinquième année, il est préférable de se taire...

au moins par respect pour ceux qui le liront plus tard...

Le prédicteur, vous savez ce que c'est ?

Pourquoi mettre un prix sur le net ?

 
Vadim Shishkin:

1) Savez-vous ce qu'est un prédicteur ?

2) Pourquoi alimenter un prix dans un réseau ?

1) Eh bien, oui, les données sur lesquelles le réseau apprend

2) Qu'est-ce qui est plus objectif que le prix ? Alors pourquoi pas ?

 
mytarmailS:

brièvement si quelqu'un est intéressé....

J'ai essayé d'utiliser l'algorithme DTW en clustering, avec des données élémentaires simples, juste pour moi...

J'ai pris un prix et entraîné RF sur ses sections de fenêtre glissante, puis j'ai repris le même prix et les mêmes sections de fenêtre glissante et j'ai regroupé l'algorithme DTW, puis entraîné RF.

l'erreur lors de la formation et de la reconnaissance de nouvelles données avec l'algorithme DTW était inférieure de 2 à 4 %.

si vous ajoutez un grand nombre de prédicteurs, je pense que l'erreur pourrait être réduite beaucoup plus, mais l'algorithme est très lent.

En bref, pourquoi le regroupement de séries temporelles est-il effectué dans le contexte de l'entraînement RF ?
 
Alexey Burnakov:
En bref, pourquoi le regroupement de séries temporelles est-il effectué dans le contexte de l'entraînement RF ?

Si vous voulez faire court, je répondrai par une photo...

nous avons deux lignes de la même longueur avec le même motif à l'intérieur, mais un motif n'est pas tout à fait identique à l'autre, donc le point de l'algorithme DTW est que dans le clustering, il comprendra qu'il s'agit du même motif, mais RF ne le fera pas.

Tout cela est très grossier, bien sûr.

dtw
 
mytarmailS:

1) eh bien, oui, les données sur lesquelles le réseau apprend

2) et qu'est-ce qui est plus objectif que le prix ? alors pourquoi pas ?

Le succès. :)
 
Vadim Shishkin:
Le succès. :)
merci
 
mytarmailS:

Si vous voulez faire court, je répondrai par une photo...

nous avons deux lignes de même longueur avec le même motif à l'intérieur, mais un motif n'est pas exactement le même indice que l'autre, donc l'algorithme DTW est l'algorithme de clustering comprendra qu'il s'agit du même motif, mais pas RF

L'algorithme DTW n'est pas si universel, il compare simplement deux séries temporelles par des valeurs absolues, c'est-à-dire qu'il faut une prénormalisation du décalage et de l'échelle le long de l'axe vertical, et beaucoup de choses dépendent de l'implémentation spécifique. Par exemple, ici https://www.mql5.com/ru/code/10755 prend 2 morceaux de longueur fixe pour la comparaison et ne tient pas compte du fait que l'un d'eux peut être plus long, l'autre plus court, et que la quantité de calcul peut être grandement réduite, etc. Nous pouvons parler de clustering par des paramètres spécifiques à DTW - non seulement le "degré de similarité" de deux fragments peut être calculé, mais aussi le rapport des échelles horizontales.