Y a-t-il un modèle dans ce chaos ? Essayons de le trouver ! Apprentissage automatique sur l'exemple d'un échantillon spécifique. - page 15
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Que voulez-vous, comprendre un monde infini ou quelque chose comme ça ?
Je dois transférer mes connaissances à la machine, je pense. Il n'y a pas d'algorithme clair, il y a un ensemble de signes, alors je les donne pour révéler l'avantage statistique dans différentes situations. Je ne peux pas négocier les mains moi-même - je viole les règles - je suis émotif.
Non, bien sûr, il est bon qu'il y ait de nouveaux modèles, surtout si l'on travaille sur différents instruments.
Cependant, même 4 indicateurs suffisent pour mémoriser un maigre échantillon - je vois un grand risque de bricolage.
Dans votre cas, combien de barres/exemples dans l'historique lors de la formation ? Entraînez-vous un ensemble d'indicateurs une seule fois ou y a-t-il un sur-ensemencement ? Quelle est la profondeur de l'arbre et combien d'entre eux se trouvent dans le modèle ci-dessus ? Le nombre de divisions de quantification est-il défini par défaut ?
La question de la branche est certainement intéressante....
C'est pourquoi je m'interrogeais.
Il est peut-être possible d'identifier un modèle.
Je suggère d'analyser plusieurs barres à la suite, par exemple 3-4.
Ensuite, déplacez-vous d'une mesure à partir du début de cet échantillon de 3-4 mesures et analysez à nouveau.
Comme si l'on superposait un échantillon à un autre.
Il est possible de trouver un modèle
comme celui-ci :
En substance, vous proposez de rechercher le résultat de la barre suivante, c'est-à-dire la façon dont le prix changera après un intervalle de temps fixe. Ensuite, vous prenez les résultats du modèle, vous faites quelques pas et vous vous entraînez à nouveau, en ajoutant les résultats de la classification du modèle aux prédicteurs.
En substance, vous proposez de rechercher le résultat de la prochaine barre à partir de la barre actuelle, c'est-à-dire la manière dont le prix évoluera dans un intervalle de temps fixe. Ensuite, vous prenez les résultats du travail du modèle, vous faites quelques pas et vous vous entraînez à nouveau, en ajoutant les résultats de la classification du modèle aux prédicteurs.
Oui, c'est cela.
Il s'agit de calculer le modèle principal qui expliquera au système de négociation la relation entre les barres voisines et minimisera le chaos.
Oui, c'est vrai.
Je veux dire, pour comprendre le modèle sous-jacent
Vous pouvez simplement essayer d'alimenter différents échantillons pour continuer à apprendre sur de nouvelles données. Je pense que même CatBoost peut le faire. Il sait également comment fusionner les modèles, mais je n'ai pas encore étudié la question.
Vous pouvez simplement essayer d'alimenter différents échantillons pour continuer à apprendre sur de nouvelles données. Même CatBoost semble pouvoir le faire. Il sait aussi comment fusionner des modèles, mais je n'ai pas cherché à le faire.
Si vous voulez dire "différent", ce n'est pas ça.
Un décalage temporel sur les mêmes données, c'est différent.
l'objectif est de déterminer la relation entre des barres voisines
Je dois transférer mes connaissances à la machine, je pense. Il n'y a pas d'algorithme clair, il y a un ensemble de signes, donc je les donne pour identifier l'avantage statistique dans différentes situations. Je ne peux pas négocier les mains moi-même - je viole les règles - je suis émotif.
Non, bien sûr, il est bon qu'il y ait de nouveaux modèles, en particulier ceux qui fonctionnent sur différents instruments.
Cependant, même 4 indicateurs suffisent pour mémoriser un maigre échantillon - je vois un grand risque de bricolage.
Dans votre cas, combien de barres/exemples dans l'historique lors de la formation ? Entraînez-vous un ensemble d'indicateurs une seule fois ou existe-t-il un ensemble de semences ? Quelle est la profondeur de l'arbre et combien d'entre eux se trouvent dans le modèle ci-dessus ? Le nombre de fractionnements de la quantification est-il défini par défaut ?
Dans une situation normale, les semences n'ont pratiquement aucun effet, c'est l'algorithme qui compte. Si vous devez jouer avec les semences, c'est que les données sont déjà mauvaises.
en vérifiant les nouvelles données résolues, s'il n'y a que 10 signes, et non 1000, vous pouvez être sûr dans une certaine mesure.
Je pense que la profondeur par défaut est de 6, elle n'a pas beaucoup d'effet non plus, sauf pour les valeurs critiques.
La profondeur d'apprentissage a des effets différents, en fonction de la variabilité historique.
Oui, c'est vrai.
Il s'agit de calculer un modèle de base qui expliquera au système de négociation la relation entre les barres voisines et minimisera le chaos.
s'épuiser.
se brûler
Tu n'es pas calmé, n'est-ce pas ?
Tu es une vraie brute.
;)))
Vous ne vous calmez pas, n'est-ce pas ?
Tu es une vraie brute.
;)))
juste brûler
brûler
;)