L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2411
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conferenza molto cool
https://www.youtube.com/watch?v=l30ejdQKGBg
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In primavera ho già suggerito approcci per aggiungere/rimuovere funzioni, anche per gruppi, speravo di interessare Maksim, ma ahimè. Come ho scritto prima, questo approccio funziona, ma ora l'ho implementato in modo semi-automatico, puramente per gli esperimenti, mentre ho bisogno di un'implementazione in R o Phyton per lavorare in un ciclo, la cui essenza è quella di creare un nuovo compito per la formazione dopo l'analisi dei risultati della formazione.
Ma il metodo FRiS-Stolp, che è pubblicizzato nel video, è interessante da provare, ma non capisco se esiste un'implementazione in R o Phyton.
In primavera ho già suggerito approcci per aggiungere/rimuovere caratteristiche
Questi metodi sono una decina, quindi non so cosa suggerire qui.
Ma è interessante provare il metodo FRiS-Stolp, ma non capisco se è implementato in R o Phyton.
Non lo capisco nemmeno io ))))
Esiste una cosa come google ;)
In primavera ho già suggerito approcci per aggiungere/rimuovere funzioni, anche nei gruppi, e speravo di interessare Maksim, ma ahimè. Come ho scritto prima, questo approccio funziona, ma ora l'ho implementato in modo semi-automatico, puramente per gli esperimenti, mentre ho bisogno di un'implementazione in R o Phyton per lavorare in un ciclo, la cui essenza è quella di creare un nuovo compito per la formazione dopo l'analisi dei risultati della formazione.
Ma il metodo FRiS-Stolp, che è pubblicizzato nel video, è interessante da provare, ma non so se esiste la sua implementazione in R o Phyton.
Questi metodi sono una decina, non è chiaro cosa suggerire qui
Suggerendo di verificare l'efficacia di questi metodi per i compiti legati al trading.
Non lo capisco nemmeno io ))))
esiste una cosa come google ;)
Perché tutto questo trambusto?
Ho usato un motore di ricerca e ho anche trovato del codice su git-hub, ma non mi è chiaro se funziona o no.
Per questo è interessante per coloro che lo capiscono sentire il loro interesse ed elaborare possibili modi di lavorare insieme per indagare la questione.
Io sono per il costruttivo piuttosto che per le guance.
C'è una caratteristica standard, le importazioni, che è sufficiente
L'importanza è una statistica basata su quanto spesso un algoritmo seleziona certi predittori quando costruisce un albero. Questo indicatore ci dice di cosa è fatto il modello. Provare i predittori permette di costruire altri modelli, trovando nuove dipendenze e relazioni che possono essere più forti dopo alcune suddivisioni.
L'importanza è una statistica basata sulla frequenza con cui l'algoritmo seleziona certi predittori quando costruisce l'albero. Questo indicatore ci dice di cosa è fatto il modello. La ricerca tra i predittori permette di costruire altri modelli, trovando nuove dipendenze e relazioni, che possono rivelarsi più forti dopo alcune suddivisioni.
I tuoi predittori sono un mucchio di indicatori che hai accumulato durante la tua carriera di trader, da qui il forte desiderio di razionalizzare in qualche modo tutto questo casino. Io non ho questo problema, ma ho la consapevolezza che è un lungo cammino verso il nulla.
Anche se avessi tutti gli indicatori basati su indicatori standard inclusi nel pacchetto di consegna, il che non è affatto il caso, essi sono derivati dal prezzo e possono portare informazioni utili, mentre molti indicatori non sono soggetti alla non stazionarietà.
In realtà ho risolto il problema della selezione dei predittori in un altro modo, ma trovare le migliori combinazioni è una questione aperta e interessante.
Offrite di testare l'efficacia di questi metodi per compiti legati al trading.
Ebbene, qual è il senso di questo trambusto?
Ho usato il motore di ricerca e ho anche trovato del codice su git-hub, ma non mi fa capire se funziona o no.
Per questo è interessante per coloro che lo capiscono sentire il loro interesse ed elaborare possibili modi di lavorare insieme per indagare la questione.
Sono a favore di idee costruttive, non di guance gonfie.
Alexey potresti aver studiato python o r-code, provato a mettere insieme qualcosa... Credetemi, mille domande sarebbero state risolte...
Che senso ha controllare l'efficienza di un metodo di selezione delle caratteristiche se è già testato e funzionante?
Il problema non è nella selezione dei tratti, è nei tratti stessi, se si alimentano 10 indicatori, poi si seleziona fino a quando non si cade e si otterrà lo stesso risultato da QUALSIASI algoritmo di selezione ...
Li avete sentiti nel video? Stanno selezionando tra decine di migliaia di attributi, e citano MSUA dove parlano anche di creare ed enumerare miliardi di attributi
È di questo che dovremmo parlare, sistemi che generano milioni di idee e le controllano automaticamente, questa è l'essenza, sono decisioni individuali, e la selezione degli attributi è la piccola parte finale del processo e non c'è niente di interessante in essa.