L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1291
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Non si può studiare tutto il software). Si può fare con una cosa - R, Python o qualcos'altro. Fermati su qualcosa. E questo è sufficiente. A meno che non sia necessario).
Esperti botanici, tutti i tipi di alberi e foreste possono costruire qualcosa, beh, almeno diagonale o obliqua? Su tutti gli esemplari vedo solo combinazioni di divisioni orizzontali-verticali.
Non si può imparare tutto il software). Puoi accontentarti di una cosa sola - R, Python o qualcos'altro. Basta così. Beh, a meno che tu non sia costretto a farlo).
Esperti di botanica, tutti i tipi di alberi e foreste possono costruire qualsiasi cosa, beh, almeno diagonale o obliqua? Su tutti gli esemplari vedo solo combinazioni di divisioni orizzontali-verticali.
non possono... non gli piacciono gli ovali da quando era bambino, disegna angoli da quando era bambino. Ci sono spaccature binarie, non sigmoidi.
Il boosting sembra essere in grado di farlo, ma non sono sicuronon sembra che possano... non gli piacciono gli ovali da quando era un bambino, disegna angoli da quando era un bambino. Sono spaccature binarie, non sigmoidi.
Non voglio un quadrato parallelepipedo, ma almeno un poligono. Non potrebbe essere 2x+3u-7z > N? È solo un piano inclinato. Come faccio a sapere in anticipo che una tale divisione è la migliore.
Non voglio un quadrato-parallelepipedo, ma almeno un poligono. Non potrebbe essere 2x+3u-7z > N? È solo un aereo. Come faccio a sapere con certezza che una tale divisione è giusta.
È chiaro che è meglio alimentare l'albero con caratteristiche già pronte per la classificazione, ma l'estrazione di queste caratteristiche, cioè la creazione di predittori, è un compito fattibile per le reti neurali.
A proposito, forse ci sono reti neurali per il clustering quando il compito è quello di trovare caratteristiche più complicate su campioni trasformati da altre semplici?
Non voglio un quadrato-parallelepipedo, ma almeno un poligono. Non potrebbe essere 2x+3u-7z > N? È solo un aereo. Come faccio a sapere con certezza che una tale divisione è giusta.
Non funziona bene su punti noti linearmente separati, altrimenti dicono che non fa differenza. Qualcosa ha sentito che la foresta è usata più per la ricerca di "modelli" sconosciuti, mentre il NS è usato per l'elaborazione di segnali noti.
A proposito, forse esistono reti neurali per il clustering, dove il compito è trovare una caratteristica più complessa trasformata da altre caratteristiche semplici in un campione?
È un compito abbastanza fattibile per NS. La questione è nella preparazione dei dati e se c'è qualcosa da cercare e trasformare? Altrimenti il NS troverà qualcosa che non esiste realmente, perché qualsiasi dato avrà sempre delle regolarità). Imparerà perfettamente e li troverà costantemente, ma solo su questo BP). In altri VR questo semplicemente non c'è, e NS parlerà senza senso. Alcuni lo confondono con la riqualificazione.
È un compito abbastanza fattibile per i NS. La domanda riguarda la preparazione dei dati e se c'è qualcosa da cercare e trasformare. Altrimenti, NS troverà qualcosa che non esiste realmente, perché ci saranno sempre delle regolarità in ogni dato). Imparerà perfettamente e li troverà costantemente, ma solo su questo BP). In altri VR questo semplicemente non c'è, e NS parlerà senza senso. Alcune persone confondono questo con il sovrallenamento.
Piuttosto parlo di trasformazione e generalizzazione dei predittori, per esempio, per semplificare, abbiamo 2 predittori e l'esecuzione tra loro di qualsiasi operazione matematica non complicata porta alla stessa risposta, è la loro caratteristica comune per la definizione in un cluster, bene assolutamente primitivo - numero di grado zero, ma ci possono essere alcune tali trasformazioni a causa di formule in neuroni e principio NS.
Tali cluster, come caratteristiche aggiuntive, possono migliorare la classificazione di alberi/foreste/boschi già esistenti.Se lo sai, ed esiste davvero (chiamiamolo: il ciclo di sviluppo di un fenomeno, che di nuovo è un evento che si ripete regolarmente), allora puoi usarlo facilmente.
Posso vedere queste cose solo nella storia, quando le cose sono già accadute. In tempo reale, passo). A proposito, è comune per noi identificare un segnale solo dopo che è finito. Nell'elaborazione dei segnali questo è spesso il caso.
Perché solo sulla storia?
stiamo guardando i volumi
il numero massimo di tick è sempre nello stesso momento
possiamo facilmente prevedere e fissare il momento in cui una strategia di tendenza o una strategia piatta funzionerà
Perché solo sulla storia?
guarda i volumi
numero massimo di zecche sempre allo stesso tempo
Possiamo facilmente prevedere e fissare il momento in cui una strategia di tendenza o piatta funzionerà
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I volumi aiutano a prevedere il cambiamento di stato da trend a flat, ma non "senza difficoltà", in generale, prevedere lo stato "trend / flat" non è molto più accurato della direzione del prossimo incremento, per unità di tempo, da qualche parte intorno al 57% in accuratezza, ciò che stava parlando di alcune cifre incredibili, chiaramente il risultato di un errore.