L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 3378
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Illogique ! Les ensembles dépendent de FF, par exemple.
en défilant vers le bas jusqu'à l'équilibre.
FF n'est rien du tout, rien ne dépend de lui.
Il s'agit probablement d'un malentendu terminologique. Mais la réception de l'arc-en-ciel était perspicace.
FF n'est rien du tout, rien ne dépend de lui. Il se contente de faire correspondre les entrées aux sorties souhaitées. Je ne vois pas le rapport avec la robustesse.
Fonction d'aptitude - traduction littérale "fonction de santé", ou fonction d'aptitude, fonction d'adaptabilité. Il s'agit d'un moyen d'évaluer certaines actions individuelles ou l'ensemble du modèle. Également appelée fonction d'évaluation, elle est appliquée soit intégralement, soit séparément à des éléments individuels du système sous la forme de métriques.
En statistique : robustesse (de robust - "fort", "solide", "ferme", "stable") - propriété d'une méthode statistique qui caractérise l'indépendance de l'influence de divers types de valeurs aberrantes sur le résultat de l'étude, la résistance aux interférences. Méthode robuste - méthode visant à identifier les valeurs aberrantes, à réduire leur influence ou à les exclure de l'échantillon.
Appliquée à la MO et au trading, la robustesse est la capacité d'un modèle (ou TS) à démontrer des indicateurs sur de nouvelles données, indicateurs similaires à ceux de l'"échantillon d'entraînement".
Pour évaluer la robustesse d'un modèle, on utilise diverses mesures, scores, fonctions d'influence, c'est-à-dire la fonction d'aptitude.
En d'autres termes, la fonction d'aptitude est une caractérisation descriptive de ce qui doit être obtenu. Si l'objectif est d'obtenir un modèle robuste, nous devons estimer la robustesse et composer une fonction d'aptitude à la robustesse. Nous avons besoin de la plus grande robustesse possible (fiabilité, stabilité), et donc d'une telle caractéristique descriptive, la fonction d'aptitude, dont le maximum correspondra à la robustesse maximale.
J'espère qu'il est maintenant clair pour tout le monde que la fonction d'aptitude est liée à la robustesse.
Exemples de fonctions d'aptitude :
Moyenne des notes dans une école. Elle peut être appliquée comme une note moyenne normale ou pondérée comme dans certains pays.
Accélération centrifuge maximale admissible en tant qu'estimation dans la conception des routes, y compris les chemins de fer.
Ensuite, en guise de devoir, vous pouvez continuer à étudier les exemples de fonctions d'aptitude par vous-même, afin de comprendre ce que c'est et à quoi cela sert.
L'attitude négative à l'égard des notions d'optimisation et de fonctions d'aptitude est due au fait que l'utilisation de fonctions d'aptitude très simples, telles que l'équilibre, est largement répandue. Cet exemple montre que la fonction d'aptitude "équilibre final" choisie pour l'évaluation ne caractérise en rien la robustesse du système d'information.
La fonction d'aptitude est une méthode d'évaluation, rien ni personne n'interdit d'utiliser n'importe quelle méthode, pas seulement celles qui ont été données par défaut par les oncles.
La nature de la courbe de profit ne change pas en fonction de l'OOS : Taille(OOS_Gauche) = Taille(OOS_Droit) = Taille(Échantillon). En général, un résultat incontournable.
Des tests de stress sont probablement nécessaires))))) Modélisation des cygnes noirs pour TC)
La fonction d'aptitude est une traduction littérale de "fonction de santé", ou fonction d'aptitude, fonction d'adaptabilité. Il s'agit d'un moyen d'évaluer certaines actions individuelles ou le modèle dans son ensemble. Elle est également appelée fonction d'évaluation, appliquée soit intégralement, soit séparément à des éléments individuels du système sous la forme de métriques.
En statistique : robustesse (de robust - "fort", "solide", "ferme", "stable") - propriété d'une méthode statistique qui caractérise l'indépendance de l'influence de divers types de valeurs aberrantes sur le résultat de l'étude, la résistance aux interférences. Méthode robuste - méthode visant à identifier les valeurs aberrantes, à réduire leur influence ou à les exclure de l'échantillon.
Dans le cas de la MO et du trading, la robustesse est la capacité d'un modèle (ou TS) à démontrer des indicateurs sur de nouvelles données, indicateurs similaires à ceux de l'"échantillon d'entraînement".
Pour évaluer la robustesse d'un modèle, on utilise diverses mesures, scores, fonctions d'influence, c'est-à-dire une fonction de fitness.
En d'autres termes, la fonction d'aptitude est une caractérisation descriptive de ce qui doit être obtenu. Si l'objectif est d'obtenir un modèle robuste, nous devons estimer la robustesse et composer une fonction d'aptitude à la robustesse. Nous avons besoin de la plus grande robustesse possible (fiabilité, stabilité), et donc d'une caractéristique descriptive, d'une fonction d'aptitude, dont le maximum correspondra à la robustesse maximale.
J'espère que tout le monde a compris comment la fonction d'aptitude est liée à la robustesse.
Exemples de fonctions d'aptitude :
Moyenne des notes dans une école. Elle peut être appliquée comme une note moyenne normale ou pondérée comme dans certains pays.
Accélération centrifuge maximale admissible comme estimation dans la conception des routes, y compris les chemins de fer.
Ensuite, en guise de devoir, vous pouvez poursuivre les exemples de fonctions d'aptitude par vous-même, afin de comprendre ce qu'elles sont et à quoi elles servent.
Théoricien, tu n'as pas lu les bons livres et tu jonches le fil de discussion de propos hors sujet !
Voici des exemples de fonctions d'aptitude spécifiques :
En voici un autre pour NS
Et si vous apprenez à utiliser les packages de R, vous ne pourrez pas écrire des absurdités telles que "comment la fonction de fitness est liée à la robustesse" - la robustesse en MO est un problème distinct et très sérieux.
Commencez à utiliser R et tout se mettra en place. Vous surprendrez le public local avec des exemples de classification avec moins de 20 % d'erreur et de "robustesse " en dehors du fichier d'entraînement.