L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3144

 
mytarmailS #:
Di recente ho effettuato una microanalisi dei segnali.

Il risultato è che il 99,9% dei segnali pubblicati non vive più di un anno o due.

Quindi un segnale pubblicato è un indicatore

Un segnale pubblicato è una cosa piuttosto importante.

Un tizio potrebbe essere seduto lì a battere le mani sui pulsanti.

È fuori dal mercato da oltre due anni. Non è molto tempo?

P.Z.

Cerca di capire, leggendo più lentamente, quello che hai scritto sopra?

C'è almeno un'affermazione corretta?

 
Lorarica #:

Un segnale pubblicato, un concetto molto simile.

Potrebbe essere stato un ragazzo seduto lì a battere le mani sui pulsanti.

È fuori servizio da oltre due anni. Non è molto tempo?

P.Z.

Cerchi di capire leggendo più lentamente quello che hai scritto sopra?

C'è almeno un'affermazione corretta?

non ho letto attentamente

 

Quando vi renderete conto che per lavorare sul mercato è necessaria un'istruzione.

E non un'istruzione qualsiasi.

P.Z.

Come avete fatto qui, tutto è complicato.

Per esempio, chi leggerà 31400 messaggi?

Prendeteli, riduceteli, riassumeteli.

Avete persone intelligenti che conoscono queste cose sull'apprendimento automatico, giusto?

Cosa c'è di sbagliato nel mio consiglio?

I migliori auguri, solo per voi.

P.Z.

 
mytarmailS #:

non ha letto con attenzione

non dare da mangiare ai troll, altrimenti inonderanno completamente la discussione

 
Lorarica #:

Perdon.

7 anni di ramo, 31400 post, dov'è il risultato?

E cosa succede se si cancellano 30000 messaggi se non c'è nulla in essi?

O c'è? Chi lo sa?

P.Z.

Banan/Anan=1,23

Questo è un thread di comunicazione. L'argomento della comunicazione è il MO. Qui le persone comunicano, condividono le loro impressioni e talvolta i risultati intermedi.

Nessuno l'ha obbligata a costruire gradualmente un consulente di trading funzionante. Quindi è facile che lei venga considerato un adescatore, stia attento.

 
СанСаныч Фоменко #:

Leggete i testi in cinese e poi raccontate le informazioni che ne derivano.

Ebbene, sì, sono un pessimo ricettore di testi cinesi) È di questo che ho scritto. Ma questo non significa che non ci siano informazioni in un determinato testo cinese, perché si può introdurre un ulteriore convertitore di informazioni - un traduttore dal cinese al russo e allora diventerà chiaro se ci sono informazioni in un determinato testo cinese o se si tratta solo di un insieme casuale di caratteri.

 

Per quanto riguarda la stabilità (c) SanSanych. Se si aggiunge il tempo a un insieme di attributi, è possibile confrontarne la significatività con altri. Se un tratto è più significativo del tempo, allora è stabile. Forse questo ha un senso)

Ad esempio, se si costruisce un albero decisivo, lo si fa solo fino alla prima divisione nel tempo. Se l'albero risulta vuoto, allora tutti i segni sono negativi. Una giustificazione per questo approccio (per il caso degli alberi) può essere la somiglianza tra gli algoritmi di ricerca dei punti di divisione e il rilevamento dei punti di variazione di una serie temporale. In entrambi i casi, di solito si cerca di dividere un singolo campione in due sottocampioni massimamente diversi.

 
Mi scuso abbondantemente, ma perché in questo caso le schede non possono essere semplicemente testate attraverso il modello su nuovi dati?) la stabilità è la stabilità in Africa.

Ha esattamente lo stesso log-loss ortodosso alla finestra della mutua informazione o di altre metriche simili.

E in termini di efficienza sarà più o meno la stessa, infinito moltiplicato per infinito, dato che si confrontano due serie casuali.

(с)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Mi scuso selvaggiamente, ma perché non si può semplicemente controllare i chip attraverso il modello su nuovi dati in questo caso?) la stabilità è la stabilità.
.

Ha esattamente lo stesso log-loss ortodosso sulla sua finestra come la mutua informazione o altre metriche simili.

E in termini di efficienza sarà più o meno lo stesso, infinito moltiplicato per infinito, dato che vengono confrontate due serie casuali.

(с)

È difficile dirlo. IMHO, per l'analisi si prende una finestra ampia, diverse volte più grande del solito. Poi si costruisce un albero decisionale su di esso, aggiungendo il tempo come caratteristica. Se tutto inizia con le fratture temporali, chiamiamo gli altri segni cattivi, instabili. Anche se questi segnali funzionano improvvisamente bene su finestre più piccole, ci sarà comunque instabilità, perché le dipendenze su finestre diverse saranno molto diverse.

 
Aleksey Nikolayev #:

È difficile da dire. IMHO, per l'analisi si prende una finestra ampia, diverse volte più grande del solito. Poi si costruisce un albero decisionale su di esso, aggiungendo il tempo come caratteristica. Se tutto inizia con spaccature temporali, chiamiamo gli altri segni cattivi, instabili. Anche se questi segni su finestre più piccole improvvisamente funzionano bene, ci sarà comunque instabilità, perché le dipendenze su finestre diverse saranno molto diverse.

Lo capisco, si può anche guardare alla foresta causale. A proposito, non l'ho studiata, se qualcuno la scopre, sarebbe interessante leggere degli esperimenti con essa.
Non capisco l'approccio di Sanych :) lui guarda l'errore RMS. O l'RMS in una finestra scorrevole.