L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2503
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Exactement. La NS est une section des mathématiques qui est utilisée lorsqu'il n'existe pas de solution explicite du problème au moyen de formules habituelles, aussi compliquées soient-elles, lorsque la formule de la solution elle-même n'est pas connue.
Le fait que j'aie divisé les mathématiques en classiques et en NS est mon opinion subjective, naturellement les NS sont une section des mathématiques, mais autrement..... Voici un exemple.
Je fais le prétraitement des données d'entrée en utilisant les mathématiques, je calcule la stratégie de base en utilisant les mathématiques ordinaires, la logique et les algorithmes, mais pour savoir si le signal est vrai ou faux, alors j'utilise NS, parce que la formule qui détermine le vrai ou le faux, je ne la connais pas. Donc, en un mot...
Si vous devez "partitionner le jeu de données d'entrée en classes", qu'est-ce qui vous empêche de le faire avec des arbres réguliers ou des ensembles d'arbres?
D'une manière générale, je voudrais m'étendre sur le sujet du MO. Trouver des modèles de probabilité est correct, mais pas complet. Une tâche plus complète est l'interprétation des motifs longs ou forts vers le réel, le fondement.
à la fondation ne fonctionnera pas, la fondation se régit elle-même... les fondements de l'économie classique sont des modèles, mais sur la base de ceux-ci, les décisions sont prises par le régulateur - celui qui ne poursuivra pas la tendance si/quand de son point de vue ruine le bien-être social (+/-) et le développement socio-économique... Je n'entre pas dans le débat, ayant vécu (en tant que témoin sur le marché) tout le cycle économique (et ayant vu les décisions prises par le régulateur) -- il n'y a pas lieu de discuter (mais tout est dans les manuels de macroéconomie) -- nous ne mesurons pas, ils mesurent et prennent des décisions eux-mêmes, le trader de détail ne peut qu'accepter la situation donnée/réelle, telle qu'elle est.
Connaissez-vous au préalable la formule permettant de regrouper les données ?
Évaluation du clustering en Python- pas une formule, mais quand même... logique !
p.s.
pour les modèles d'entraînement disponibles dans Spark ML en passant la colonne de vecteur et la variable cible.
à la fondation ne fonctionnera pas, la fondation se régit elle-même... Les fondements de l'économie classique sont des modèles, mais c'est sur la base de ceux-ci que le régulateur prend des décisions - celui qui ne poursuivra pas la tendance si/quand, de son point de vue professionnel, elle ruine le bien-être social (+/-) et le développement socio-économique... Je n'entre pas dans ce sujet, ayant vécu (été témoin sur le marché) le cycle complet de l'économie (et vu les décisions prises par le régulateur) -- il n'y a pas lieu de discuter (mais les manuels de macroéconomie ont tout dit) -- ce n'est pas nous qui mesurons, ils mesurent et prennent des décisions eux-mêmes, le trader de détail ne peut qu'accepter les faits tels qu'ils sont donnés.
Pourquoi ai-je besoin de données macroéconomiques si mon objectif (comme la plupart) est de 10-20 pipsov par jour ?
répondez à votre propre question alors... Moi, par exemple, j'ai d'autres objectifs... c'est pour cela que le marché existe !
vous répondez ainsi à votre propre question... Moi, par exemple, j'ai d'autres objectifs... c'est pour cela qu'il y a un marché !
Quels sont vos objectifs ?
et vous vivez/vivez selon vos objectifs... ne vous agitez pas entre vos objectifs et ceux des autres... et être heureux... vous pouvez élaborer vos plans par vous-même
Il existe des tâches qu'il est pratiquement impossible de résoudre avec des algorithmes mathématiques ou une logique élémentaires, ou bien la solution devient extrêmement chronophage et déraisonnable. Par exemple, il est nécessaire de diviser l'ensemble de données d'entrée en classes. Il est IMPOSSIBLE de le faire à l'aide de formules mathématiques ou d'un algorithme spécial, car la loi selon laquelle ces données sont divisées n'est pas connue et nous devons simplement la trouver - puis nous utilisons la carte de Kohonen ou tout autre algorithme d'apprentissage automatique. Il y a des problèmes avec une solution implicite, comme la prévision de la BP, qui ne peut pas être faite en utilisant une simple logique mathématique. Autrement dit, les réseaux neuronaux sont utilisés lorsque les mathématiques classiques ne peuvent pas donner de réponse ou sont impuissantes et que la solution ne peut être trouvée que par l'apprentissage.
Pour résoudre de tels problèmes à l'aide des mathématiques élémentaires, vous devez connaître la formule de solution, ce que fait la NS. Il trouve une solution à un problème par le biais de la formation .....
Peut générer un échantillon de test lorsqu'il n'y a pas assez de données statistiques pour une analyse complète - bien que cela puisse être un peu imparfait...
peut générer un modèle de simulation lorsque le laboratoire n'est pas réalisable...
peut probablement aussi intégrer plus rapidement lorsque la fonction intégrale dépend de nombreux facteurs et/ou qu'il y a de nombreuses mesures... - purement en termes de vitesse, c'est plus rapide qu'en mode manuel
probablement quelque chose comme ceci