L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2744
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genius)) nous écrivons n'importe quoi, et si quelqu'un qui pense vous met le nez dedans, vous lui dites - vous ne comprenez pas les modèles de discours, ptuschestvo.
Qu'est-ce que tu as contre les ptushniks ? Ce ne sont pas des gens ? Ou ton ex vient de là ?
vous ne comprenez pas les tournures de discours, vous ne comprenez pas quand c'est écrit pour faire court, vous ne comprenez pas les définitions, c'est-à-dire rien.
vous vous contentez de faire du hors sujet. C'est la marque d'un ptuschnik.
Personne ne vous accuse de cela, les gens sont différents. Il suffit de ne pas aller là où l'on est stupide, de ne pas s'impliquer :DLaisse-moi être un ptuschnik, rejette tout sur moi, et tu te calmeras et tu traiteras le sujet comme il se doit, avec des arguments et si c'est avec des blagues, alors sans taquineries puériles)))).
Après les explications de Sanych, j'ai commencé à comprendre un peu ce que signifient finalement les prédicteurs significatifs. Selon son explication, ils sont fréquents et leur ampleur est en corrélation avec le résultat. Mais il s'agit apparemment de signes généraux de la série, sur l'ensemble de la période de formation. Je n'arrive pas à faire correspondre ce que c'est dans le modèle de la série. Il s'avère qu'il s'agit de prédicteurs qui fonctionnent toujours, même s'ils sont assez simplifiés, ou le plus souvent. En général, il est clair que l'utilisation de paramètres qui fonctionnent le plus souvent donnera un résultat plus positif que l'utilisation de paramètres qui ne fonctionnent que sur un certain segment...
Comme il n'y a pas d'image de ce qui est recherché en fin de compte, et pourquoi.
Laissez-moi être un PTU, blâmez tout sur moi, et vous vous calmez et plus sur le cas comme il serait mieux, avec des arguments et si et avec des blagues, alors sans taquinerie enfantine))))
Non... tu es bon).
Laissez-moi être un écolier, blâmez tout sur moi, et vous vous calmerez et plus sur les affaires comme il serait mieux, avec des arguments et si avec des blagues, alors sans taquinerie enfantine)))).
Et c'est là un problème de termes, une source majeure de malentendus et de vos propres erreurs. J'ai écrit la façon dont j'ai compris son message. Je vous ai montré où était la faiblesse.
Non, je suis resté perplexe après son explication, votre compréhension semble être en ligne avec celle de Sanych, mais a complètement cessé d'être en corrélation avec la mienne.
Si, bien sûr, nous prenons le même intervalle de temps d'un jour, ou d'une semaine, enfin, en général, pas toute la série, mais certaines sections qui sont identiques et que nous enseignons dessus, l'image est assez claire, mais comment trouver ces sections identiques. Le plus simple est de le faire par heure, de 17 à 18, par exemple... et en général, cela devrait fonctionner, mais dans le cas de Sanych, toute la rangée est apparue sans changement, ce n'est pas clair.
Je ne sais pas quels mots utiliser pour le faire descendre 😀
Ne répondez pas.
Eh bien, ils ont apparemment d'autres projets, et ceci est comme un petit hobby, et il se peut que dans ce hobby, reza ne soit pas très bon.
Non, j'ai été déconcerté par son explication, votre compréhension correspond en quelque sorte à celle de Sanych, mais a complètement cessé d'être en corrélation avec la mienne.
Si, bien sûr, nous prenons le même intervalle de temps d'un jour, ou d'une semaine, enfin, en général, pas toute la série, mais certaines parties qui sont identiques et que nous enseignons dessus, l'image est assez claire, mais comment trouver ces parties identiques. Le plus simple est de le faire par période, de 17 à 18, par exemple... et en général cela devrait fonctionner, mais dans le cas de Sanych, toute la rangée est apparue sans changement, ce n'est pas clair.
Il prend des signes et des cibles, mesure la corrélation ou l'entropie entre eux dans une fenêtre coulissante avec un pas donné. Il examine l'écart, la moyenne et d'autres statistiques. Il rejette les mauvais signes.
Ensuite, au cours du processus d'apprentissage, il substitue des signes différents dans le modèle, c'est-à-dire qu'ils changent au fil du temps. Je ne sais pas selon quel principe ils sont substitués, probablement en fonction des résultats de la division de l'historique en modes.
Prend des attributs et des cibles, mesure la corrélation ou l'entropie entre eux dans une fenêtre coulissante avec un pas donné. Examine l'écart, la moyenne et d'autres statistiques. Il rejette les mauvais signes.
Ensuite, au cours du processus de formation, il substitue des signes différents dans le modèle, c'est-à-dire qu'ils changent au fil du temps. Je ne sais pas selon quel principe ils sont substitués, probablement en fonction des résultats de la division de l'historique en modes.
Si les caractéristiques sont associées à d'autres caractéristiques dans le temps, c'est plus compréhensible. Mais il n'a pas parlé des types de signes)))))
Si les traits ont été associés à d'autres traits au fil du temps, c'est plus compréhensible. Mais il n'a pas parlé des types de traits)))))
Et si vous lisez attentivement, vous pouvez voir l'embuscade au point 2, c'est-à-dire l'adaptation initiale à l'histoire. C'est pourquoi son erreur d'apprentissage diminue
et les tests statistiques pour les coefficients de régression servent à quoi ? ou à tester les hypothèses sur l'égalité de la moyenne et de la variance ? (si l'ACP montre toujours que le premier PC explique la part acceptable de la variance [la variance résiduelle est très faible] - alors il faut l'accepter et vérifier la confirmation de la signification des coefficients de régression)....
idéalement -- il est clair que pour obtenir une probabilité de 100 %, nous devrions utiliser des relations fonctionnelles plutôt que des relations de corrélation -- mais si nous étudions un processus stochastique, les résultats ne seront que probabilistes et ne pourront être confirmés que sur un grand nombre de données de test et seulement jusqu'à ce qu'un nouveau conducteur apparaisse sur le marché.... (ici, soit dit en passant, la conscience factuelle/logique est également très importante, et pas seulement une analyse solide).
l'adéquation avec l'histoire est toujours présente, tant que nous nous appuyons sur des données historiques..... mais nous pouvons toujours comparer la variance par la statistique F - si la réduction de la variance est beaucoup plus importante que la variance inexpliquée restante, alors une nouvelle régression est identifiée. (avec dr SLOPE)... et cela ne fonctionne que jusqu'à un moment dans le futur et seulement sur de grands nombres... enfin, ou changer l'état de l'acteur (si DL est utilisé)... mais le conducteur sait mieux que quiconque qu'il ne faut pas attendre... mais il vaut mieux connaître le driver que d'attendre que l'échantillon courant soit collecté pour le confirmer.
Feature Engineering si vous rendez logique, vous l'avez bien remarqué - "théoriquement" logique (sous n'importe quel traitement de statut il y a des lois physiques-logiques terrestres et des connaissances humaines, les modèles ne tombent pas du ciel) -- [mais quelqu'un peut avoir de l'ignorance] -- alors FS dans le processus de modélisation ne dérangera pas beaucoup le modélisateur ou le développeur.... et on ne peut aller nulle part sans l'histoire, pour savoir ce qui est devenu un moteur et ce qui ne l'est pas devenu - il n'est pas nécessaire d'être très intelligent en mathématiques supérieures, il suffit de comprendre les lois du marché de l'argent et des matières premières, des secteurs privé et public (et ce n'est pas de la VM), sinon nous n'utiliserons l'appareil de mathématiques supérieures appliquées (VM) que "par la suite" pour apprendre que la nouvelle qui a changé le monde a déjà été entendue une fois... c'est juste que la réaction du marché, y compris du marché, est généralement décalée.
p.s..
pour qui les mots et les lettres sont inconnus, ne lisez pas un sujet inconnu de lettres inconnues, afin de ne pas vous accrocher aux lettres - cherchez une machine VM pour votre FS.... si vous prouvez également la validité statistique de vos résultats, et pas seulement le pourcentage de réussite (qui n'est pas toujours impartial, soit dit en passant), alors les conversations seront différentes.... Mais pour l'instant, oui, chacun a sa propre terminologie....