L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2962

 
Maxim Dmitrievsky #:
Non influisce su nulla a livello globale.

L'importante è crederci e ripeterlo più spesso, o viceversa.

 
mytarmailS #:

L'importante è crederci e ripeterlo più spesso, o viceversa.

Mi rendo conto che è frustrante quando fai qualcosa e ti dicono che è inutile fin dall'inizio :)
Mostrate almeno qualche taglio di quello che è successo.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Mi rendo conto che è frustrante quando hai fatto una specie di cosa e ti viene detto che era inutile in primo luogo :)
Mostrami almeno qualche taglio, cosa c'è sul FFFtit.

Mi sono mai vantato dei tagli?

Sto dicendo che non ci sono limitazioni nell'allenamento tramite FF, ma ci sono limitazioni nell'allenamento con il targeting....

 
mytarmailS #:

Mi sono mai vantato dei tagli?

Sto dicendo che non ci sono limitazioni nell'allenamento con la FF, ma ci sono limitazioni nell'allenamento con la mira.

Sto solo cercando di essere pratico, per fare un graal, ad esempio.
 
mytarmailS #:

Mi sono mai vantato dei tagli?

Sto dicendo che non ci sono restrizioni nell'addestramento attraverso le FF, ma ci sono restrizioni nell'addestramento con il targeting.

Sei tu che hai iniziato a discutere con me e Fomenko l'ha capito).

Hai cambiato idea?

 
Maxim Dmitrievsky #:
Sto solo cercando di muovermi in una direzione pratica, per realizzare un Graal, ad esempio.

Basta guardare il concetto di FF da un'altra angolazione. Anche la minimizzazione dell'errore è FF.

In effetti, la scelta della FF non è meno importante della scelta dei dati di allenamento. Il FF deve tenere conto di ciò che il modello deve fare e di ciò che non deve fare, cioè massimizzare le azioni TC necessarie e minimizzare le azioni TC non necessarie.

 
Andrey Dik #:

Sei stato il primo a discutere con me, e Fomenko l'ha capito...).

Hai cambiato idea, però?

Quindi stavo sostenendo con te che i FF non sono migliori degli obiettivi?

Da dove viene questa affermazione?

Sento puzza di stronzate.

 
mytarmailS #:

Quindi sto sostenendo con te che i FF non sono migliori degli obiettivi?

Dove l'hai detto?

Sento puzza di stronzate.

All'inizio ho detto che tutto l'apprendimento consiste nel massimizzare la FF.

Tu e Fomenko avete sostenuto che un tale approccio porterebbe al sovrallenamento - allo stesso tempo, ho detto che la FF non è progettata correttamente se si verifica un sovrallenamento.

Non so cosa stia percependo).

Vedo che ha abbandonato l'abitudine di "punzecchiare" gli estranei, e questo è già un bene.

 
Andrey Dik #:

All'inizio ho detto che qualsiasi apprendimento è la massimizzazione del FF.

Tu e Fomenko avete sostenuto che un tale approccio porterebbe al sovrallenamento - allo stesso tempo, ho detto che la FF non è progettata correttamente se si verifica un sovrallenamento.

Non so cosa tu stia percependo)).

Vedo che hai abbandonato l'abitudine di "punzecchiare" gli sconosciuti, questo è già un bene.

Sono sicuro che allora, tanto tempo fa, la conversazione era un po' diversa, e ora in generale abbastanza diversa e diversa ....


Sì, dopo Capodanno ho deciso di dare a tutti del "tu".

 
Andrey Dik #:

Basta guardare il concetto di FF da un'altra angolazione. Anche la minimizzazione dell'errore è FF.

In effetti, la scelta del FF non è meno importante della scelta dei dati di allenamento. Il FF deve tenere conto di ciò che il modello deve fare e di ciò che non deve fare, cioè massimizzare le azioni TC necessarie e minimizzare quelle non necessarie.

L'unica possibilità che vedo è quella di ottimizzare il modello al di fuori della traccia, sul test, e di addestrare il MO sulla traccia. Questo ha ancora un senso in termini di estrazione di qualcosa di comune da diversi periodi storici.