L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1037

 
Renat Akhtyamov:

Ce n'è uno interno.

mytarmailS:

Ciao!

Qualcuno conosce un esportatore di quote intelligenti da mt4 a file txt o csv

in modalitàtempo reale.

........

Ma grazie comunque.

P.S. Ho ricevuto aiuto da persone buone.

 
Maxim Dmitrievsky:

non qualcosa, ma una controparte spesso più complicata e inefficiente

e lui stesso non può spiegare completamente cosa ha sbagliato e perché :)

È difficile dire cosa c'è, il tuo articolo FORESTA DECISIONE CASUALE NELLA FORMAZIONE

L'ho studiato ieri sera, ovviamente non ci sono molte informazioni, ma sono rimasto molto colpito dall'esempio... Probabilmente non avrei dovuto postare l'esempio! Ho passato metà della notte a guardare le foto del tester, è incredibile! )))

Se sono serio, l'apprendimento automatico in sé sembra funzionare, ma il problema è nei dati di input - la macchina ha bisogno di imparare diverse parti dei dati di prezzo, separatamente per i movimenti piatti o laterali, separatamente per i movimenti di tendenza, e l'idea di scegliere i parametri dell'indicatore non mi piace ancora - il mercato è in continuo cambiamento e i parametri dell'indicatore scelti sono lo stesso gioco - indovinare o indovinare.

come primo passo, cioè insegnare alla macchina, per esempio, se era un giorno di tendenza, allora sarà una tendenza laterale - lasciare che la macchina impari a identificare quel momento almeno - è un vero apprendimento automatico

quindi è così

 
Igor Makanu:

è difficile dire cosa c'è in giro, il tuo articolo FORESTA DECISIONE CASUALE NELLA FORMAZIONE CON COLLEGAMENTO

L'ho studiato ieri sera, non molte informazioni, ovviamente, ma sono rimasto molto colpito dall'esempio... Probabilmente non avrei dovuto postare l'esempio! Ho passato metà della notte a guardare le foto del tester, è incredibile! )))

Se sono serio, l'apprendimento automatico in sé sembra funzionare, ma il problema è nei dati di input - la macchina ha bisogno di imparare diverse parti dei dati di prezzo, separatamente per i movimenti piatti o laterali, separatamente per i movimenti di tendenza, e l'idea di scegliere i parametri dell'indicatore non mi piace ancora - il mercato è in continuo cambiamento e i parametri dell'indicatore scelti sono lo stesso gioco - indovinare o indovinare.

come primo passo, cioè insegnare alla macchina, per esempio, se era un giorno di tendenza, allora sarà una tendenza laterale - lasciare che la macchina impari a identificare quel momento almeno - è un vero apprendimento automatico

come questo

c'è un link a un intero libro per maggiori dettagli :)

 
Maxim Dmitrievsky:

non qualcosa, ma una controparte spesso più complicata e inefficiente

E lui stesso non può spiegare completamente cosa ha sbagliato e perché :)

Non vedo proprio il senso di spiegare qualcosa a qualcuno che è riuscito a confondere la soglia di qualche modifica con il parametro R di AlgLib che di fatto divide solo il campione in insegnabile e test.

Profitto e "analogico inefficiente" sono ancora combinati.

Ho modificato forest da AlgLib, quindi conta i predittori coinvolti. Non voglio rivelare la lista dei predittori, perché "non lo meritano ancora", ma il numero è salvato.

File:
stats_rf.zip  2 kb
 
Roffild:

Non vedo proprio il senso di spiegare qualcosa a qualcuno che è riuscito a confondere il valore di soglia di qualche modifica con il parametro R di AlgLib, che in realtà divide solo il campione in insegnabile e campione di prova.

Profitto e "analogico inefficiente" vanno insieme, dopo tutto.

Ho modificato la foresta da AlgLib, in modo che tenga il conto dei predittori coinvolti. Non voglio rivelare la lista dei predittori in sé, perché "non lo meritano ancora", ma il numero è salvato.

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Nessuno qui ti capisce, me compreso. Dal momento che sai scrivere codice ma non puoi esprimere i tuoi pensieri in lettere

Quale valore di soglia e r, non ho scritto proprio nulla.

Perché postare la biblioteca senza una descrizione, e poi scrivere che "non lo meritano"?

 
Roffild:

Non vedo proprio il senso di spiegare qualcosa a qualcuno che è riuscito a confondere il valore di soglia di qualche modifica con il parametro R di AlgLib, che in realtà divide solo il campione in insegnabile e campione di prova.

Profitto e "analogico inefficiente" si combinano, però.

Ho modificato la foresta da AlgLib, in modo che contasse i predittori coinvolti. Non voglio rivelare la lista dei predittori, perché "non lo meritano ancora", ma il numero è salvato.

Per caso avete modificato la foresta per permettervi di potare gli alberi? Sarebbe interessante provare.

 

Maxim Dmitrievsky:

quale valore di soglia e r, non ti ho scritto niente del genere

E i post precedenti?
Maxim Dmitrievsky:

La foresta non dà probabilità di appartenenza alla classe, quindi queste disuguaglianze non hanno senso.

>< 0,5 e basta, non c'è altro modo. E poi c'è la questione di cosa sia meglio - segni e uscite binarizzate o no.

si possono dividere le classi da 0 a 100, non c'è differenza
Maxim Dmitrievsky:

ah, giusto

Il risultato di tutti gli algoritmi di classificazione inclusi nel pacchetto ALGLIB è un vettore di probabilità condizionali, non una classe a cui l'oggetto appartiene.

Ma non è una grande consolazione. Ci saranno meno segnali e non necessariamente più risultati. Per me, per esempio, non l'ha fatto. Ora imposto la soglia 0,5 ovunque.

Ciò che è più importante è la comparabilità degli errori sul treno e sull'oob.

All'inizio ho pensato che si usano delle modifiche, di cui ce ne sono molte. È vero, lì si usa la nozione di "peso", non di "soglia". Ben mescolato... Ma poi questo:
Maxim Dmitrievsky:

Penso di avere anch'io un algib)

E poi ho capito che la "soglia" si chiama parametro R di AlgLib.

Leggere il codice sorgente è molto più importante che leggere articoli teorici. Il programmatore deve leggere il codice sorgente da cui dipende l'implementazione del programma.

 
Roffild:
E i post precedenti?
All'inizio ho pensato che fossero state usate delle modifiche, di cui ce ne sono molte. È vero, lì si usa il concetto di "peso", non di "soglia". Ben mescolato... Ma poi questo:

E poi ho capito che la "soglia" è il parametro R di AlgLib.

Leggere i sorgenti dà molto di più che leggere articoli teorici. Il programmatore è obbligato a leggere i sorgenti, da cui dipende l 'esecuzione del programma.

Ho dato una citazione dal sito AlgLib:

"il risultato di tutti gli algoritmi di classificazione inclusi nel pacchetto ALGLIB non è la classe a cui appartiene l'oggetto, ma un vettore di probabilità condizionali".

cioè ha confermato le sue parole che l'output è probabilità. Queste sono ovviamente pseudo-probabilità, ma comunque. Non ho studiato in dettaglio come si contano, ma logicamente la parola "probabilità" ha un solo nome.

Che cosa ha a che fare questo con r
 
forexman77:

Per caso avete modificato la foresta in modo da potervi potare gli alberi? Sarebbe interessante fare una prova.

Ho pensato a una tale modifica, ma dopo essere passato ad Apache Spark, che già implementa una tale funzione, non sto ancora pianificando questo cambiamento.
 
Maxim Dmitrievsky:

Ho citato dal sito web di ALGLIB:

"il risultato di tutti gli algoritmi di classificazione inclusi nel pacchetto ALGLIB non è la classe a cui appartiene l'oggetto, ma un vettore di probabilità condizionali".

cosa fa r
Cosa ha a che fare questo con la "soglia" per una foresta casuale?