L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2649
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È un bene che tu l'abbia capito - non l'avevo capito subito, grazie per il chiarimento.
Ma poi si scopre che l'algoritmo nella prima fase dovrebbe trovare le coppie di predittori che si separano meglio in caselle, e poi applicare il "peeling" a queste.
No, funziona per qualsiasi numero di predittori. A ogni passo si sceglie quale predittore e quale fetta (sinistra o destra) è ottimale tagliare. Gli alberi decisionali convenzionali fanno la stessa cosa: a ogni passo, sia il predittore che il suo punto di taglio vengono scelti come ottimali per produrre due nuove caselle. L'unica differenza con il PRIM è che a ogni passo viene tagliata una fetta limitata, dando luogo a un processo graduale, da cui la parola paziente nel nome.
Personalmente, trovo interessante un'altra modifica dell'approccio standard, in cui ogni scatola viene tagliata non in due ma in tre nuove scatole. Prima o poi ci penserò su.
Prima o poi dirò la mia su questo punto.
No, funziona per qualsiasi numero di predittori. A ogni passo, si sceglie quale predittore e quale fetta (sinistra o destra) tagliare è ottimale. Gli alberi decisionali convenzionali fanno la stessa cosa: a ogni passo, sia il predittore che il suo punto di taglio vengono scelti come ottimali per produrre due nuove caselle. L'unica differenza con il PRIM è che a ogni passo viene tagliata una fetta limitata, dando luogo a un processo graduale, da cui la parola paziente nel nome.
Personalmente, trovo interessante un'altra modifica dell'approccio standard, in cui ogni scatola viene tagliata non in due ma in tre nuove scatole. Prima o poi fornirò alcune riflessioni in merito.
No, funziona per qualsiasi numero di predittori. A ogni passo, si sceglie quale predittore e quale fetta (sinistra o destra) tagliare è ottimale. Gli alberi decisionali convenzionali fanno la stessa cosa: a ogni passo, sia il predittore che il suo punto di taglio vengono scelti come ottimali per produrre due nuove caselle.
Quindi non ho affermato il contrario - funziona - è solo una questione di implementazione - se si prendono arbitrariamente due predittori con buoni limiti, la casella non verrà fuori - questo è il punto! Ecco perché ho ipotizzato che la ricerca a coppie avvenga in una sola volta.
PRIM si differenzia solo per il fatto che a ogni passo viene tagliato un pezzo limitato, il che porta a un processo graduale, da cui la parola paziente nel nome.
Tagliare - cosa significa - un piccolo residuo dopo la divisione condizionata vicino alla radice dell'albero?
Personalmente, trovo interessante un'altra modifica dell'approccio standard, quando ogni casella non viene tagliata in due, ma in tre nuove. Prima o poi darò qualche idea in merito.
Perché non 5? :) Sono favorevole alla sperimentazione!
Forse sarebbe meglio una presa di coscienza e un test.
Non credo che questo accadrà. Finora c'è solo una supposizione sconclusionata.
Supponiamo di sapere con certezza da qualche parte che la regola importante è A<x1<B, ma per ora esiste una regola a<x1<b, dove a<A e B<b. Una buona regola si otterrà con almeno due passaggi, per esempio 1) a<x1<B e 2) A<x1<B. In pratica, ciò può significare che un passo di partizione su un altro predittore si incuneerà accidentalmente tra questi due passi e questa regola importante semplicemente non apparirà alla fine. Pertanto, il numero di pezzi di partizione a ogni passo può non essere fisso, ma determinato da considerazioni di ottimalità. In casi particolari (quasi come per il seno in tempo di guerra) il loro numero può essere pari a cinque) L'albero, ovviamente, cessa di essere binario.
Tagliare - cosa significa - un piccolo resto dopo la spaccatura convenzionale vicino alla radice dell'albero?
Probabilmente non c'è affatto l'idea di costruire un bell'albero - vogliono solo tagliare un "buon pezzo") Sono vicino all'idea che si dovrebbe piuttosto tagliare pezzi adatti al trading, piuttosto che fingere di essere un piastrellista che deve pavimentare l'intero spazio senza vuoti) Questo è abbastanza in linea con la vecchia citazione "non cercare di essere sempre sul mercato". I casi in cui i predittori non rientrano in "buoni pezzi" vengono semplicemente ignorati, quindi gli alberi finiscono per non essere molto utili.
Certo, l'abbandono dell'albero porta a giocherellare con le possibili intersezioni di caselle, ma se deve funzionare, gli alberi non sono pietosi).
h ttps:// xgboost.readthedocs.io/en/stable/tutorials/feature_interaction_constraint.html
Sembra essere qualcosa di più serio dei miei piccoli esperimenti) Ha a che fare con la considerazione della struttura di dipendenza tra i predittori, che è nota inanticipo.
Non credo che funzionerà. Per ora è solo una supposizione sconclusionata.
Supponiamo di sapere con certezza da qualche parte che la regola importante è A<x1<B, ma per ora esiste una regola a<x1<b, dove a<A e B<b. Una buona regola si otterrà con almeno due passaggi, per esempio 1) a<x1<B e 2) A<x1<B. In pratica, ciò può significare che un passo di partizione su un altro predittore si incuneerà accidentalmente tra questi due passi e questa regola importante semplicemente non apparirà alla fine. Pertanto, il numero di pezzi di partizione a ogni passo può non essere fisso, ma determinato da considerazioni di ottimalità. In casi particolari (quasi come per il seno in tempo di guerra) il loro numero può essere pari a cinque) L'albero, ovviamente, cessa di essere binario.
Usate la regressione simbolica, progettate esattamente quello che volete, non quello che offrono gli altri algoritmi.
Conoscete Rku, c'è un pacchetto, ci sono esempi, tutto è stato fatto prima e per noi.
Sembra essere qualcosa di più serio dei miei piccoli esperimenti) Ha a che fare con la considerazione della struttura di dipendenza tra i predittori, che è nota inanticipo.
Suppongo che sia sufficiente costruire 2 alberi a partire dagli insiemi 1,2 e 3,4,5. Se ci sono 10 insiemi, allora ci sono 10 alberi. Ecc.