L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2960
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Combien de code devez-vous écrire avec ces cycles, ces lancements, ces recyclages.
Dans FF, j'écris juste 2 lignes, je pénalise pour une erreur de classe, et je récompense pour une réponse correcte, et c'est tout, et ensuite il imagine comment le faire lui-même et n'a pas besoin d'une montagne de code....
Ok, c'était facile, un autre exemple de tâche
L'entrée de l'AMO est l'eurodollar, sur la sortie je veux obtenir une série telle que
1) cointégrée avec la livre
2) si on fait de l'arbitrage AMO row/livre pour faire du profit
Comment cela peut-il se faire par le biais d'une majoration ?
de la même manière qu'avec un MO classique, on apprend et on regarde avec un œil sur la piste et l'autre sur le test.
Comme pour un MO normal, nous nous entraînons et regardons la piste d'un œil et le test de l'autre.
Voici le code pour enseigner le Rendom Forrest avec les outils AO,
fonction d'aptitude (NOTRE OBJECTIF) - trouver une croissance des bénéfices belle/stable, à savoir la corrélation maximale entre la dynamique du bilan et une ligne droite de croissance vers le haut
Voici le code des fonctions de calcul du profit et de la FF
Voici le résultat, AO a trouvé une telle cible pour AMO que si nous négocions ses signaux, nous obtiendrons une belle croissance des profits.
Si ce n'est pas trop difficile, pouvez-vous me donner cet exemple en python ?
Rejette l'ensemble de données ou saute ces lignes et ne les prend pas en compte dans les calculs ?
Et la même chose avec les numéros + - INFINITY ?
Il n'y a aucun moyen de faire de l'arbitrage dans ce cas, s'ils ne sont pas initialement cointégrés. Vous ne pouvez que trouver des pièces au fil du temps, où il y a de tels moments. Et quel est l'intérêt de déformer les cotations des symboles, vous ne pouvez pas ouvrir de transactions sur ces cotations
Je montre simplement par l'exemple que tout ne peut pas être exprimé par une cible toute faite.
En fait, vous obtenez une majoration aléatoire, qui est ensuite vérifiée sur la base de nouvelles données. Il est nécessaire de sélectionner les meilleures variantes de marquage par le biais de la même génétique. Mais cela implique des centaines et des milliers de recyclages de modèles.
C'est donc exactement ce qui est fait, je ne voulais pas compliquer l'exemple, je veux un minimum de code, un maximum de clarté.
Si ce n'est pas difficile, pouvez-vous donner cet exemple en python ?
Dès que j'aurai appris à écrire en python, je le traduirai immédiatement))))
Quelqu'un sait-il ce que MO fait habituellement avec les nombres non NAN ?
Rejette le jeu de données ou ignore ces chaînes et ne les prend pas en compte dans les calculs ?
Et la même chose avec les nombres + - INFINITY ?
C'est une question étrange, tout dépend de l'implémentation spécifique de l'AMO.
Si ce n'est pas trop difficile, pouvez-vous donner cet exemple en python ?
Choisissez une bonne bibliothèque python avec AO, apprenez à travailler avec elle et vous comprendrez immédiatement ce que vous devez faire.
Quelqu'un sait-il ce que MO fait habituellement avec les nombres non NAN ?
Rejette l'ensemble de données ou ignore ces chaînes et ne les prend pas en compte dans les calculs ?
Et la même chose avec les nombres + - INFINITY ?
R a généralement un argument na.action qui définit ce qu'il faut faire avec eux. J'ai toujours essayé d'éviter d'avoir à l'utiliser (lors de la préparation des données), donc je ne comprends pas vraiment la bonne façon de faire.
R a généralement un argument na.action qui définit ce qu'il faut faire avec eux. J'ai toujours essayé d'éviter d'avoir à l'utiliser (lors de la préparation des données), c'est pourquoi je ne comprends pas vraiment la bonne façon de procéder.
Merci !!! J'ai lu et pris en compte l'expérience d'autres personnes dans ce domaine.
Je pense qu'il est préférable de supprimer une colonne si elle contient un NAN.
Dans mon cas, une seule colonne contenait plusieurs centaines de NAN et d'INF. Quelque chose s'est mal passé lors de la création de la fiche.
Jeter des lignes, je pense, est une erreur, parce qu'elles peuvent être utilisées dans d'autres fiches au bénéfice du résultat global.
J'ai lu et pris en compte les expériences d'autres personnes travaillant sur ce sujet. J'ai lu et pris en compte les expériences d'autres personnes travaillant sur ce sujet.
Je pense qu'il est préférable d'abandonner une colonne si elle contient des NAN.
Dans mon cas, une seule colonne contenait plusieurs centaines de NAN et INF. Il y a eu un problème lors de la création de la fiche.
Jeter des lignes, je pense, est une erreur, car elles peuvent être utilisées dans d'autres fiches au profit du résultat global.
Vous pouvez interpoler ou substituer par la moyenne
La substitution par la moyenne était utilisée en statistique lorsqu'il n'y avait tout simplement pas de données, puis la moyenne était substituée. Ils ont utilisé le NAN comme un manque ou une omission de données - ils avaient besoin de marquer ce moment d'une manière ou d'une autre - ils ont décidé d'utiliser le NAN à cette fin avec un remplacement ultérieur par la moyenne.
J'ai le NAN - il y a une erreur dans la préparation des données et j'obtiens par exemple après /0 (mais parfois j'obtiens + - INF). Je n'ai pas besoin de considérer les données erronées comme normales ou même moyennes.
Les erreurs doivent être corrigées (j'imprime que la colonne contient NAN et qu'elle est manquante). Mais qui lit ces impressions... ? )))