L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2758

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Maxim Dmitrievsky #:
Le rééchantillonnage permet d'éliminer les valeurs aberrantes, de lisser l'échantillon.

Je suggérais généralement un échantillonnage significatif par entropie pour rechercher des corrélations. Pour rendre les puces plus informatives. En outre, on prend les incréments et on y ajoute le maximum d'informations de la série originale par toutes sortes de transformations. Plus une fenêtre de bégaiement non fixe. C'est une approche novatrice et personne ne l'a encore fait. Mais j'ai eu une saloperie de coronavirus et je me repose ☺️.

1. Le rééchantillonnage d'une valeur aberrante ne l'élimine pas. Il existe des programmes, et vous pouvez le faire à la manière des kolkhoziens : remplacez tout ce qui est supérieur à +/- 0,005 du quantile correspondant par cette valeur. Les statistiques changent de manière remarquable.

2. Extrêmement intéressant, surtout en ce qui concerne l'entropie. La corrélation, c'est pour les séries stationnaires, on peut l'oublier.

 
Maxim Dmitrievsky #: Plus une fenêtre de bégaiement non fixée.

Quelle est la fenêtre de bégaiement non engagée ? Nombre différent de caractéristiques/colonnes dans chaque ligne ? Mais vous devez toujours introduire le même nombre de colonnes dans le modèle.

 
СанСаныч Фоменко #:

1. Le rééchantillonnage des valeurs aberrantes n'est pas supprimé. Il existe des programmes, mais nous pouvons le faire à la manière kolkhozienne : nous remplaçons tout ce qui est supérieur à +/- 0,005 du quantile correspondant par cette valeur. Les statistiques changent de manière surprenante.

2. Extrêmement intéressant, surtout en ce qui concerne l'entropie. La corrélation est pour les séries stationnaires, vous pouvez l'oublier.

Le rééchantillonnage de tout ce qui contient des gaussiennes l'élimine
 
elibrarius #:

Qu'est-ce que la fenêtre de non-engagement ? Nombre différent de caractéristiques/colonnes dans chaque ligne ? Mais vous devez toujours introduire le même nombre de colonnes dans le modèle.

J'ai écrit ce qui précède quelque part il y a un certain temps, si les moddeurs ne l'ont pas nettoyé.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Et ce qui précède a été écrit quelque part récemment, si les mods ne l'ont pas nettoyé

Une recherche sur "unfixed window" ne donne que cette page

 
Maxim Dmitrievsky #:
Le rééchantillonnage à travers tout ce qui contient des gaussiennes - les supprime

Curieux, mais très intelligent.

 
elibrarius #:

Une recherche sur "non-fixed window" ne donne que cette page

Il y a eu une réflexion quelque part sur les fractales et autres, que le dernier prix n'a pas toujours le meilleur pouvoir prédictif. C'est à dire qu'il est parfois nécessaire d'arrêter la fenêtre par des conditions ou par une autre ns pour la fixer, de sorte que les barres précédentes participent à la prédiction, et non les dernières. Et c'est ainsi qu'il faut faire des allers-retours dans l'histoire.
 
СанСаныч Фоменко #:

Curieux, mais très compliqué.

Essayez les mélanges gaussiens, j'ai un article à ce sujet. C'est un modèle génératif. Il fonctionne mieux sur les incréments que l'autoencodeur.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Le rééchantillonnage permet d'éliminer les valeurs aberrantes et de gaussianiser l'échantillon.

Je suggérais généralement un échantillonnage significatif par entropie ou corrélation. Pour rendre les puces plus informatives. En outre, on prend les incréments et on leur ajoute un maximum d'informations à partir de la série originale par toutes sortes de transformations. Plus une fenêtre de bégaiement non fixe. C'est une approche novatrice et personne ne l'a encore fait. Mais j'ai eu une saloperie de coronavirus et je me repose ☺️.

Casual infernnce était censé aider à sélectionner des fiches informatives en tant qu'option, mais il s'est avéré qu'il ne s'agissait pas de cela.

Ce n'est pas du tout clair.

Je sais exactement que j'ai besoin de différentes fenêtres sur différentes parties de la série temporelle. Mais le problème est ancien : si vous choisissez une fenêtre sur un segment, ce n'est pas nécessairement la même fenêtre sur le segment suivant, une variante de la non-stationnarité de la largeur de la fenêtre.

 
СанСаныч Фоменко #:

Ce n'est pas clair du tout.

Je sais avec certitude qu'il est nécessaire d'avoir une fenêtre différente sur les différentes parties de la série temporelle. Mais le problème est ancien : si vous choisissez une fenêtre sur une section donnée, cette fenêtre ne sera pas nécessairement sur la section suivante, ce qui constitue une variante de la non-stationnarité de la largeur de la fenêtre.

J'ai la tête en bois, je ferai un exemple plus tard
Par exemple, il y avait un jeu de jetons qui prédisait un long déclin. Dans ce cas, il ne sert à rien de déplacer la fenêtre à chaque barre, mais de soumettre les mêmes caractéristiques à une nouvelle barre. Et ainsi de suite jusqu'à un certain point, où la fenêtre sera à nouveau déplacée. Ces points doivent également être renseignés.
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