L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2741
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
In che modo, ti ho chiesto di fare uno script - sì, cito: " Puoi fare uno script in R per i calcoli del mio campione - lo eseguirò per il bene dell'esperimento. L'esperimento dovrebbe rivelare la dimensione ottimale del campione. ", ma questo è in risposta a qualcosa che è già stato fatto.
Prima ho scritto "... E come proponi di osservare la dinamica, come realizzarla? " - qui chiedevo dell'implementazione della stima del predittore nella dinamica, cioè la stima regolare da parte di qualche finestra e non è chiaro se si tratta di una finestra su ogni nuovo campione o dopo ogni n campioni. Se l'avete fatto, non l'ho capito.
Il codice che hai postato è ottimo, ma è difficile per me capire cosa fa esattamente o cosa dimostra in sostanza, quindi ho iniziato a fare altre domande. Cosa significano le due immagini con i grafici?
In una finestra scorrevole riqualificare il modello ed esaminare l'importanza delle caratteristiche o semplicemente prendere un buon identificatore di caratteristiche ed esaminarlo nella finestra sk. Finestra.
...
Inoltre, diversi selettori di caratteristiche per soddisfare tutti i gusti, probabilmente il 5% di ciò che è disponibile in R-ka.
dimensione della finestra fluttuante per ottenere stime efficaci, non solo fluttuante per passo o const, - questo è il problema - ad ogni iterazione per regolare solo la dimensione della finestra - il modello impiegherà molto tempo per imparare ... e la riqualificazione manuale periodica è essa stessa una finestra scorrevole! -- Lo farete comunque periodicamente (andando oltre uno st.dev accettabile) -- Se avete un vostro programma di riqualificazione, potete anche automatizzarlo. MA ripeto, anche la dimensione della finestra è fluttuante.
...
diverso? - Si tratta sempre di un algoritmo di mappatura delle caratteristiche (!), in qualsiasi modo lo si voglia chiamare, ... solo le sue sfumature e il suo campo di applicazione.
anche se non tutti vogliono chiamarla correlazione
Mi sto basando sulla nozione di correlazione tra predittori e insegnanti. "Linkage" NON è correlazione o "importanza" dei predittori dall'adattamento di quasi tutti i modelli MOE.
caret link - stesso Classification and Regression Training - come banale MO, stesso sklearn per Python.
È solo che il MO è stato creato non solo per costruire modelli probabilistici (basati su distribuzioni di probabilità esistenti), ma anche per modelli deterministici e dinamici... ma la base di ogni generalizzazione delle probabilità sarà sempre (!) la statistica (con le sue correlazioni), comunque la si chiami... Altrimenti si otterranno stime distorte (!) - cioè il modello modellerà qualcos'altro (a caso), non l'obiettivo.
Cosa dobbiamo fare per smettere di litigare e unirci per un unico obiettivo????????
grande domanda!
---
Dobbiamo riconoscere se ci sono più acquirenti o venditori.
ma l'unico problema è che se il prezzo scende, ci saranno più compratori, garantito!
caret link - lo stesso Classification and Regression Training - come banale MO, lo stesso sklearn per Python.
Leggete con più attenzione e non avrete bisogno di inventare nulla.
Lo script calcola l'importanza dei predittori in una finestra scorrevole utilizzando due diversi algoritmi, il primo e un altro... Proprio come richiesto.
Forrest fornisce la frequenza di utilizzo dei predittori in un particolare algoritmo, quindi è facile che attribuisca un'importanza elevata ai predittori che NON sono correlati all'obiettivo.
Leggete con più attenzione e non inventate nulla.
Non si può leggere con più attenzione se caret è effettivamente scritto in quel modo.
Forrest fornisce la frequenza di utilizzo dei predittori in un particolare algoritmo, quindi è facile attribuire un'importanza elevata a predittori che NON sono correlati all'obiettivo.
Ripeto: ci sono decine di selettori di schede già pronti, e tutti cercano un collegamento con l'obiettivo, tutto è già stato inventato prima di noi, molto tempo fa.
Mi sembra di aver visto qualche accenno all'applicazione dell'analisi di sopravvivenza. C'è qualcosa di interessante in questa direzione? Ho alcune idee relative alla sostituzione del tempo di breakdown con il valore del massimo movimento di prezzo nella direzione desiderata durante un trade prima che venga attivato lo stop. L'idea di base è quella di cercare le deviazioni da quello che dovrebbe essere il comportamento in caso di oscillazione casuale. In questo settore, tra l'altro, l'applicazione di matstat (regressione di Cox, ad esempio) e MO è molto sviluppata.
... la dimensione della finestra è anche una dimensione di finestra flottante
Il metodo ML affronta sfide diverse nel contesto RL, dove i dati sono generati dall'interazione del modello con l'ambiente utilizzando una politica (eventualmente randomizzata).
Cioè, prima bisogna modellare l'ambiente corrente, e poi le fs in esso e il comportamento corrispondente, cioè l'attore deve avere uno stato -- questa è la base per passare a una nuova finestra (aka tenendo conto della dimensione della finestra fluttuante) e quindi a una nuova politica dell'ambiente e al corrispondente/nuovo comportamento dell'attore in esso ... in generale, il Deep Reinforcement Learning è probabilmente più adatto, in cui
esempio - c'è la teoria dei giochi (interazione dell'attore con l'ambiente) e la teoria dell'informazione (tangenza dell'informazione alle risposte dell'attore e alle reazioni dell'ambiente, cioè la formazione di nuove condizioni ambientali, alias conseguenze)... - A proposito, non ho capito cosa SanSanych Fomenko intendesse con il termine teoria dell'informazione. .. o la sua tesi è di nuovo mal interpretata?
p.s. Non ho testato io stesso l'esempio....
Non posso essere più attento se caret è davvero ciò che sta per.
Dice classDist {caret}, cioè specifica una funzione particolare che fa parte del PACKAGE di caret.
Da quanto ho capito, non conoscete R. Allora perché stai perdendo tempo su questo thread e su MO in generale?
Senza la padronanza di R, la discussione sul MO non ha senso.