L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2792
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J'ai fait la même chose avec le clustering il y a plus d'un an, puis j'ai déterminé les niveaux moyens comme sur les photos et j'ai passé des commandes à partir de ces niveaux. Divisé en 3 groupes : hausse, baisse, retour à la moyenne. Cela fonctionne très bien sur l'entraînement.
Apparemment, on ne peut rien tirer des prix. Il n'y a rien d'autre. Il y a aussi les volumes à la bourse.
Apparemment, FA est la seule chose qui peut donner quelque chose. Et il est probablement préférable de le faire manuellement. Mais même là, on peut se tromper, les fake news sont actives.
J'ai vérifié l'informativité des attributs en les décalant vers l'arrière. En d'autres termes, nous ne prenons pas les dernières valeurs de l'historique des attributs, mais avec un retrait vers le passé. J'ai pris 50 retraits. (de zéro à -50 barres)
Dans la colonne de droite, l'indentation en barres, dans la colonne de gauche, l'information mutuelle. L'indentation est dans l'ordre croissant de l' information mutuelle entre les puces et les étiquettes.
Il s'est avéré que les derniers prix ne sont pas toujours meilleurs que les précédents, il y a une certaine augmentation à -11 barres par rapport à la barre zéro :
indicatif
Qu'entendez-vous par "information mutuelle" ? L'effet de la fic sur la marque est-il intéressant ? L'influence réciproque est-elle intéressante ? Comment l'"information mutuelle" est-elle calculée ?
Qu'entendez-vous par "information mutuelle" ? L'effet de la fiche sur l'étiquette est-il intéressant ? L'influence réciproque est-elle intéressante ? Comment l'"information mutuelle" est-elle calculée ?
Vos questions me laissent perplexe
J'ai vérifié l'informativité des attributs en les décalant vers l'arrière. En d'autres termes, nous ne prenons pas les dernières valeurs de l'historique des attributs, mais avec un retrait vers le passé. J'ai pris 50 retraits. (de zéro à -50 barres)
Dans la colonne de droite, l'indentation en barres, dans la colonne de gauche, l'information mutuelle. L'indentation est dans l'ordre croissant de l'information mutuelle entre les puces et les étiquettes.
Il s'est avéré que les derniers prix ne sont pas toujours meilleurs que les précédents, il y a une certaine augmentation à -11 barres par rapport à la barre zéro :
indicatif
Il semble qu'il s'agisse de cycles diurnes. Les 22-24 heures sont les plus instructives. La journée d'aujourd'hui sera donc identique à celle d'hier.
vous me déconcertez avec vos questions
Pourquoi être perplexe ?
Pour moi, l'influence, le lien, le pouvoir prédictif d'une caractéristique, d'une puce, d'un prédicteur avec une étiquette peut être expliqué par l'exemple suivant.
Soit une étiquette "personne", qui prend deux valeurs : homme et femme.
Soit une étiquette "vêtement", qui prend deux valeurs : pantalon et jupe, et le nombre de valeurs de différents pantalons et jupes est de plusieurs centaines ou milliers.
Supposons que les hommes ne portent que des pantalons et les femmes que des jupes. Dans ce cas, une telle fiche détermine l'étiquette sans erreur, c'est-à-dire que l'erreur de prédiction est de 0 %. Nous pouvons considérer que la fiche affecte, est liée, prédit l'étiquette à 100 %. Si ces conditions sont maintenues à l'avenir, l'erreur ne changera pas et sera =- 0%.
Dans la société moderne, ce n'est pas le cas et il y aura une erreur de prédiction, dont l'ampleur est inconnue et peut varier en fonction du remplissage de la fiche.
Il existe un grand nombre d'approches, mises en œuvre sous la forme de progiciels, qui, dans notre exemple, pour l'amour d'une partie des femmes pour les pantalons et des hommes pour les jupes, montreront une certaine différence par rapport à une connexion à 100 % de la puce avec la marque.
Les graphiques le montrent très bien.
Un exemple de fonction inutile :
Un exemple de fiche assez prometteuse. L'intersection est une erreur de prédiction. Dans le graphique précédent, une puce chevauche complètement l'autre - l'erreur de prédiction est de 50 %.
Cette mesure correspond-elle à la différence entre les puces dans le premier graphique ou dans le second ? La différence entre les estimations est de 2,5 fois. Mais les chiffres sont relatifs. Toutes les caractéristiques sont-elles mauvaises, certaines ou toutes sont-elles excellentes ?
Oui, bon, d'accord. Qu'il en soit ainsi
Oui, bon, d'accord. Ainsi soit-il
Il est préférable d'évaluer les caractéristiques non pas à l'aide de méthodes et de paquets qui ne sont pas liés au modèle, mais à l'aide du modèle lui-même.
Il y a 2 ans, j'ai comparé les méthodes d'évaluation de l'importance de https://www.mql5.com/ru/blogs/post/737458.
Le modèle lui-même a été pris comme échantillon. Je l'ai entraîné N fois (en fonction du nombre de caractéristiques) en supprimant l'une d'entre elles.
Plus le résultat se détériore après la suppression d'une caractéristique, plus celle-ci est importante. Il y avait également des puces dont l'élimination améliorait le résultat, c'est-à-dire qu'il s'agissait clairement de bruit.
Aucune des variantes de détermination de l'importance d'une caractéristique n'était similaire à l'importance exemplaire. Je crains que l'information mutuelle et d'autres ensembles ne soient également incohérents.
Ilest préférable d'évaluer les caractéristiques non pas à l'aide de méthodes et de packages sans rapport avec le modèle, mais à l'aide du modèle lui-même.
Il y a 2 ans, j'ai comparé des méthodes d'évaluation de l'importance https://www.mql5.com/ru/blogs/post/737458
Le modèle lui-même a été pris comme échantillon. Je l'ai entraîné N fois (en fonction du nombre de caractéristiques) en supprimant l'une d'entre elles.
Plus le résultat se détériorait après la suppression d'une caractéristique, plus celle-ci était importante. Il y avait également des puces dont la suppression améliorait le résultat, c'est-à-dire qu'il s'agissait clairement de bruit.
Aucune des variantes de détermination de l'importance d'une caractéristique n'était similaire à l'importance exemplaire. Je crains que l'information mutuelle et d'autres ensembles ne soient également incohérents.
En première approximation, vous avez certainement raison - on devrait avoir un score final, si l'on entend par là l'évaluation d'un modèle par ses mesures de performance.
Mais il y a une nuance qui l'emporte sur tout le reste.
L'évaluation d'un modèle en fonction de ses performances est une évaluation sur la base de données historiques. Mais comment le modèle se comportera-t-il à l'avenir ?
Si nous évaluons les caractéristiques elles-mêmes, nous pouvons lancer une fenêtre et obtenir des statistiques sur l'évolution de la valeur du score d'une caractéristique, chacune individuellement. Il me semble qu'il est préférable d'utiliser les caractéristiques dont le score d'importance fluctue peu, de préférence moins de 10 %. Mon jeu de fictions présente des fluctuations de l'écart-type de 10 % à 120 % à 500 mesures (de mémoire). Cela signifie que le score fluctue à l'intérieur du canal de 10 %, c'est-à-dire que le chiffre que nous voyons est celui-là. Mais pour 120%, la valeur du score d'importance que nous voyons est la fic.