L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 1616
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Ce que je veux dire. Avant de me référer à JPrediction, je ne laisse que 150 pièces sur 6000 milliers de colonnes, qui sont statistiquement significatives, et seulement ensuite je les recherche pour cette loi notoire décrivant le résultat. Le nombre de colonnes doit être deux fois plus important que le nombre de lignes du tableau, en théorie, afin que l'algorithme ait suffisamment de données parmi lesquelles choisir. En conséquence, l'optimiseur laisse 5 à 10 pièces sur les 150 suggérées par moi pour former le modèle final.
J'ai remarqué que parmi les caractéristiques historiques, 3 à 7 fonctionnent, les autres sont nulles. Par exemple, le numéro du mois, le jour de la semaine, etc. (2-3 pièces) fonctionnera déjà s'il y a une répétabilité. Seulement, ils doivent être convertis en catégorique.
Les augmentations et autres ne fonctionnent pas. Ou plutôt, ils peuvent fonctionner, mais comment - ceci est dans le dernier article. Tu n'as même pas besoin de MG pour ça.
Oui, 5 à 10 c'est proche, donc c'est pour décrire une sorte de modèle.J'ai remarqué que parmi les caractéristiques historiques, 3 à 7 fonctionnent, les autres sont nulles. Par exemple, le numéro du mois, le jour de la semaine, etc. (2-3 pièces) fonctionnera déjà s'il y a une répétabilité. Les augmentations et autres ne fonctionnent pas.
Je vais vous dire ceci. La dernière version de Reshetov était la 14ème. J'ai pris mon courage à deux mains et complété l'optimiseur à la version 15. Mais ce que j'ai ajouté ici change radicalement le tableau pour le mieux. En partant de la théorie que le modèle le plus robuste est celui avec des entrées minimales et un polynôme plus court, toutes choses étant égales par ailleurs, j'ai pris une autre voie. Si la solution de Reshetova était un modèle ascendant à partir de 4 entrées et que nous commençons à ajouter et finalement nous obtenons un modèle avec disons 7 entrées, alors je suis parti d'un modèle descendant, c'est-à-dire que je commence à partir de 11 entrées et ensuite je diminue et finalement j'obtiens un modèle avec 9 entrées comme exemple. En même temps, les deux modèles ont des résultats d'apprentissage absolument identiques si l'on en juge par les métriques. Cela signifie que les deux modèles arrivent dans la zone de généralité, mais l'un par le bas, l'autre par le haut. Et lequel sera le meilleur, selon vous ? On pourrait dire que c'est celui qui est le plus simple et qui a le moins d'entrées ????. Non, ça ne l'est pas. Celui qui a le plus d'entrées sera plus frais. Comme ils sont tous les deux dans une zone trouvée, le modèle qui a plus d'entrées sera plus paramétrique par rapport aux petites. Le résultat est que nous avons deux modèles qui sont dans le même état, juste un fort, celui du haut, et un faible, celui du bas. Mais leurs résultats d'apprentissage sont égaux. Cela signifie que le modèle le plus solide exigera une meilleure connaissance de la loi trouvée, et non celui qui néglige les entrées supplémentaires. IMHO naturellement ! !!
Cela peut être différent, il faut regarder les analyses statistiques. Le marché a très peu de dimensions dans les cotations elles-mêmes, 3-7 est normal.
Wow, tu es bon, tu es hilarant))))
Wow, quel groupe de personnes. Tu sais, ton sourire nous réchauffe l'âme, surtout quand on ne s'est pas vu depuis tant d'années :-)
Comment puis-je te voir alors que j'ai quitté mon travail et acheté une caméra mais toujours pas de vidéoclips, tu joues du clavier à l'ancienne)))).
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