L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3356

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Maxim Dmitrievsky #:
Speravo che qualcuno cercasse almeno su Google il suggerimento.

Anche se avete curve di probabilità nella vostra formazione, di quali nuovi dati potete parlare. E Busting e Forrest peccano di grande importanza in questo senso. Busting è eccessivamente fiducioso, Forrest è poco fiducioso. Sempre che, ovviamente, si intenda utilizzare la soglia.

Io stesso ho osservato che quando si aumenta la soglia, la qualità dei trade non migliora nemmeno sulla traina. Poi la probabilità di cosa restituisce il modello? Niente :)

Nell'immagine di Sanych c'è un bousting autoconvinto, si può vedere dai bordi della colonna outliers. L'avvallamento dovrebbe essere più morbido. Si tratta di un modello di sovrallenamento.

Mostra il risultato del modello su intervalli di "probabilità" con un passo di 0,05. CatBoost pone la separazione delle classi a 0,5 in modo abbastanza accurato (magnetta è 1, aqua è 0).

Si può notare che il risultato della pinna è positivo a partire da 0,35 - la curva verde sale sopra la curva rossa.

È questo che si vuole calibrare: spostare il punto di separazione delle classi verso il punto di generazione delle entrate?

 
Aleksey Vyazmikin #:

È proprio questo che si vuole calibrare: spostare il punto di divisione di classe al punto di generazione del reddito?

No.
 
La. Puoi chiederlo 30 volte, ma non puoi cercarlo su Google.
 
Maxim Dmitrievsky #:
No, non è vero.

Allora qual è lo scopo?

 

Credo che tutti abbiano sentito parlare di calibrazione, ma non ha alcuna utilità pratica, proprio perché il campione non è rappresentativo.

La stima probabilistica delle singole foglie, a mio avviso, fornisce un risultato più ragionevole rispetto alla riponderazione della somma delle foglie del modello.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Credo che tutti abbiano sentito parlare di calibrazione, ma non ha alcuna utilità pratica, solo perché il campione non è rappresentativo.

La stima probabilistica delle singole foglie, a mio avviso, fornisce un risultato più ragionevole rispetto alla riponderazione della somma delle foglie del modello.

Tutti hanno sentito tutto, ma nessuno ha risposto a nulla. Per non parlare di altre sfumature che non sono state rese note, ma solo intuite.

E se si ha un modello debole (con basse aspettative), ma stabile su OOS, non ha senso anche calibrare? E se ci pensate bene.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Tutti hanno sentito tutto, ma nessuno ha risposto a niente. Per non parlare di altre sfumature che non vengono rivelate, ma solo intuite che si rivelano essere queste.

E se si ha un modello debole (con basse aspettative) ma stabile su OOS, non ha senso calibrare anche quello? E se ci pensate bene.

Ora mi è venuta l'idea di una calibrazione costante, con un certo peso - qualcosa come EMA per ogni intervallo. Così almeno ci sarà un effetto di adattamento alla volatilità del mercato e all'obsolescenza del modello.

Non vedo il senso di una calibrazione statica su alcuni dati separati. Per quanto riguarda i miei predittori, ho esaminato la questione della stabilità degli indicatori statistici, e ci sono pochi indicatori di questo tipo, e il modello è pieno di predittori erratici. Ecco perché sto cercando una stabilità a cui applicare qualcosa di simile.....

Nella schermata qui sopra ho mostrato il modello in sezione - si può vedere quanto sia basso il richiamo ai margini, il che già parla di misure statistiche non uguali per la stessa ponderazione, e spesso non saranno sufficienti per parlare, anche in teoria, di stabilità in questo intervallo di "probabilità". Quindi, anche da questo punto di vista, calibrare il totale sembra un'idea dubbia.

Sono più interessato all'idea di riponderare i valori in foglie, tuttavia, ne ho già scritto in precedenza, ma non ho ricevuto alcun riscontro qui - quindi è tutto nelle mie mani....

 
Ancora alcune nuove definizioni.
Per l'ultima volta: il classificatore è calibrato perché produce probabilità errate. Sono prive di significato nella loro forma originale. Superatelo.
 
Catbusta ha un codice aperto: è possibile consultarlo per sapere esattamente cosa viene regalato.
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