L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1331
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La machine nucléaire de Reshetov est le même vélo que certains utilisent ici. Et elle semble avoir plus de succès sur le marché que quelque chose de standard.
Alors je suis pour les vélos ! ) Mais bien sûr, je devrais aussi comprendre ce qu'il faut faire avec eux.
C'est un vélo pour vous et un SVM à noyau pour les autres.
Encore une fois, je ne sais pas sur quoi vous écrivez mais vous le faites... c'est votre approche de cycliste.
au lieu de lire quelques ouvrages de référence pour s'asseoir et inventer des bêtises... c'est l'approche à adopterLe problème ne vient pas des méthodes standard, mais d'un manque de compréhension de ce que vous essayez de faire avec elles et du processus avec lequel vous travaillez.
c'est-à-dire le manque d'éducation économique et mathématique.
donc c'est comme une particule brownienne qui se balade... peut-être par ici ou par là...
et tout le monde refuse de lire des livres "compliqués", surtout en anglais. Alors, ils choisissent la voie des chatons aveugles.
Dites-moi donc où je me trompe, quelles sont mes conclusions. Sinon, en évaluant les actions sans pointer les erreurs, vous ne faites que démontrer vos vertus, mais tout le monde les connaît de toute façon....
Je suis économiste de formation, alors ne tirez pas de conclusions aussi radicales.
Vous devez préparer les vélos pendant la journée. Et dormir la nuit. Vous devez prendre soin de votre santé.
Je ne peux pas le faire dans la journée...
Merci de votre sollicitude.Expliquez-moi donc en quoi je me trompe, quelles sont mes conclusions. Sinon, en évaluant les actions sans signaler l'erreur, vous ne faites que démontrer vos mérites, mais tout le monde les connaît de toute façon...
Et comme je suis économiste de formation, ne tirez pas de conclusions aussi radicales.
Vous êtes économiste, mais vous n'êtes peut-être pas familier avec l'économétrie.
J'ai déjà écrit que vous essayez de gérer un comportement aléatoire en changeant la graine et le nombre d'éléments des sous-échantillons, alors qu'il existe des méthodes décrites pour travailler avec des échantillons (décrites dans des livres universellement détestés), c'est-à-dire que vous profanez le MO.
Je ne citerai pas la littérature pour la 100e fois, il existe peut-être de meilleurs livres, d'autant plus que je lis surtout en anglais.c'est un vélo pour vous et un SVM à noyau pour les autres.
une fois de plus, vous ne savez pas sur quoi vous écrivez, mais vous le savez ... voici votre approche cycliste
au lieu de lire quelques manuels, restez assis et inventez des conneries... c'est votre approcheJe le connais superficiellement - pas d'arguments.
Mais Reshetov, lui aussi, n'a pas utilisé quelque chose d'étranger, mais a décidé de créer le sien, avec ses propres caractéristiques et astuces. Au stade initial de son développement, il s'agissait exactement d'un vélo.
C'est en inventant des absurdités que l'on trouve parfois des idées réussies.
Je le sais superficiellement - je ne discute pas.
Mais Reshetov, lui aussi, n'a pas utilisé quelque chose d'étranger, mais a décidé de créer le sien, avec ses propres caractéristiques et astuces. Au stade initial de son développement, il s'agissait d'un vélo.
C'est en inventant des absurdités que l'on trouve parfois des idées réussies.
Une fois de plus, il n'a rien inventé, mais a utilisé une méthode d'apprentissage automatique toute prête, dont le nom est écrit ci-dessus.
Le développement de Vapnik, en partie celui d'Ivakhnenko, mais pas celui de Reshetov.
et il a inventé une terminologie idiote qui ne tient pas compte de l'essence de la méthode.Vous êtes économiste, mais vous n'êtes peut-être pas familier avec l'économétrie (au moins).
J'ai déjà écrit que vous essayez de contrôler le comportement aléatoire en changeant la graine et le nombre d'éléments des sous-échantillons, alors qu'il existe des méthodes décrites pour travailler avec des échantillons (décrites dans des livres détestés par tout le monde), c'est-à-dire que vous profanez le MO.
Il y a quelque temps, vous disiez que les méthodes tirées des livres ne fonctionnent pas très bien lorsqu'elles sont appliquées à la BP, maintenant, au contraire, vous vous référez à la littérature. Vous savez que la plupart des livres décrivent les processus stationnaires, ou les séries chronologiques cycliques, et ce que nous ne décrivons dans aucun livre que je connaisse (si vous en connaissez un - nommez-le, s'il vous plaît), donc toute expérience conduit à une compréhension du processus, et peut donner lieu à de nouvelles idées.
Les semences arrangent le hasard - qu'y a-t-il de mal à cela, si le hasard peut être, conventionnellement parlant, sur-échantillonné ?
Parlons spécifiquement de l'échantillonnage, quelle proportion devrions-nous utiliser, sur la base de la littérature ?
Soyons précis en ce qui concerne l'échantillonnage, quelle proportion doit être suivie, sur la base de la littérature ?
Les semences rationalisent le caractère aléatoire - qu'y a-t-il de mal à cela, si le caractère aléatoire peut être, conventionnellement parlant, suréchantillonné ?
trouver vous-même sur l'échantillonnage et lire, Ivakhnenko "MSUA" - de bons livres en russe.
Il s'agit d'une autre bêtise inventée à propos de l'ordre aléatoire des graines. Construisez-vous un modèle ou observez-vous des événements aléatoires ?
Montrez-moi où il est dit que les modèles de l'IM sont construits sur la recherche de graines.
trouvez vous-même sur l'échantillonnage et lire, Ivakhnenko "MSUA" - de bons livres en russe
L'idée que les graines commandent le hasard n'est qu'une autre connerie que vous avez inventée. Vous construisez un modèle ou regardez des événements aléatoires.
Tu ne veux pas parler d'échantillonnage, très bien. Merci de m'avoir proposé de lire des ouvrages spécifiques.
Mais je ne comprends pas votre logique à propos de Seed - chaque fois que vous commencez à créer un modèle, une variable aléatoire est générée qui peut être fixée en utilisant le paramètre Seed, cette variable affecte la création du modèle, donc dire "construisez-vous un modèle ou regardez-vous des événements aléatoires" m'amène à une stupeur logique - expliquez votre pensée, s'il vous plaît.
Montrez-moi où il est dit que les modèles de MO sont construits sur des graines de force brute.
Les modèles sont construits sur des relations de prédiction, Seed influence la formation de ces relations et donc la construction du modèle. Quelle est la contradiction - je ne comprends pas ! ?
En outre, dans les conférences il est recommandé de brute force cette graine, y compris la vidéo d'hier sur la graine CatBoost dans le fichier d'exemple en Python est fixé - clairement obtenu par force brute.live-forex-signals.com