L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2848

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Aleksey Nikolayev #:

Provate a costruire un istogramma (nel senso convenzionale del termine) per un campione di altezze di colonna. Si può anche provare a costruire una funzione di sopravvivenza.

Io l'ho costruita e voi come pensate di utilizzarla?

Per quanto riguarda la funzione di sopravvivenza, non capisco come utilizzarla.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Quindi l'avete costruito e come pensate di usarlo?

Per quanto riguarda la funzione di sopravvivenza, non capisco come utilizzarla.

Ad esempio, nella prima figura c'è un calo evidente intorno a 8-9, che corrisponde alla recinzione e agli alberi. È possibile vedere più precisamente la pendenza del declino sul grafico della funzione di sopravvivenza - lì è definita da una sezione orizzontale.

 
Aleksey Nikolayev #:

Ad esempio, nella prima figura c'è un calo evidente intorno a 8-9, che corrisponde alla recinzione e agli alberi. Il segmento di declino è visibile con maggiore precisione sul grafico della funzione di sopravvivenza, dove è definito da una sezione orizzontale.

È chiaro che l'istogramma può essere diviso in due parti, ma è una questione di automazione e unificazione del processo. Se lo spread non è grande in termini assoluti, l'istogramma non lo mostrerà.

 
Aleksey Vyazmikin #:

È chiaro che l'istogramma può essere diviso in due parti, ma qui si tratta di automatizzare e unificare il processo. Se lo spread non è grande in termini assoluti, l'istogramma non lo mostrerà.

Ecco perché ho scritto della funzione di sopravvivenza (esiste anche una funzione di rischio). Non siate pigri nell'imparare cose nuove e non cercate di inventare tutto da soli: qualcuno ha già risolto tutti i vostri problemi.

 
Aleksey Nikolayev #:

Non siate pigri nell'imparare cose nuove e non cercate di inventarvi le cose da soli: qualsiasi problema abbiate è già stato risolto da qualcun altro.

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Aleksey Nikolayev #:

Ecco perché ho scritto della funzione di sopravvivenza (esiste anche una funzione di rischio). Non siate pigri nell'imparare cose nuove e non cercate di inventare tutto da soli: qualcuno ha già risolto i vostri problemi.

Siamo specifici: cosa proponi di fare? Fare riferimento ai corpi eterici senza una comprensione produttiva di come e perché usarli è una perdita di tempo.

Sono pronto ad aiutare a comprendere l'algoritmo di costruzione della funzione di sopravvivenza - scriverò il codice e penseremo oltre. E le tue supposizioni sulla mia pigrizia sono semplicemente offensive, considerando la quantità di informazioni che elaboro per applicarle ai miei compiti.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Siamo specifici: cosa proponete di fare? Fare riferimento ai corpi eterici senza una comprensione produttiva di come e perché usarli è una perdita di tempo.

Se sei pronto ad aiutarmi a capire l'algoritmo di costruzione della funzione di sopravvivenza, scriverò il codice e rifletteremo ulteriormente. E le sue supposizioni sulla mia pigrizia sono semplicemente offensive, considerando la quantità di informazioni che elaboro per applicarle ai miei compiti.

In parole povere, non si è pigri per abbattere gli alberi, ma lo si è per affilare un'ascia.

Funzione di rischio, la variante più semplice di R

#  x - выборка, y - функция риска
x <- sort(x)
nx <- length(x)
y <- log(nx/(nx:1))
plot(x, y, type = "l")

Le sezioni della curva vicine alla linea orizzontale corrispondono agli avvallamenti nell'istogramma e qui queste sezioni possono essere determinate con maggiore precisione, poiché non c'è alcun legame con la suddivisione (come negli istogrammi). Lo uso, ad esempio, quando studio la distribuzione delle altezze delle ginocchia a zig-zag.

 
Aleksey Nikolayev #:

Funzione di rischio, variante più semplice di R

Cosa si intende con nx:1? Non si ottiene più di un numero nel vettore y dopo aver cercato il logaritmo? Non conosco la sintassi di R.

Aleksey Nikolayev #:

Le sezioni della curva vicine alla linea orizzontale corrispondono a dei cali nell'istogramma e qui queste sezioni possono essere definite in modo più preciso, poiché non c'è alcun legame con la partizione (come negli istogrammi). Lo uso, ad esempio, quando studio la distribuzione delle altezze delle ginocchia a zig-zag.

"Vicino": come unificare il grado di vicinanza? Voglio un algoritmo, non una stima manuale alla fine.

Per ora stiamo creando un semplice predittore che mostrerà la percentuale di tali outlier nel campione. Poi possiamo pensare alla possibilità di stimare la distribuzione di questi outlier nel campione.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Cosa significa nx:1? Non si ottiene più di un numero nel vettore y dopo aver cercato il logaritmo? Non conosco la sintassi di R.

Si tratta di un vettore di lunghezza nx con valori da nx a 1. Impara R, affila la tua ascia.

Aleksey Vyazmikin #:

"Close" - come unificare il grado di vicinanza? Ho bisogno di un algoritmo, non di una stima manuale alla fine.

Dipende dal vostro compito, sta a voi decidere come. È improbabile che la mia variante funzioni per voi: utilizzo una deviazione dalla forma teorica della funzione di rischio calcolata per SB.

 
Aleksey Nikolayev #:

Si tratta di un vettore di lunghezza nx con valori compresi tra nx e 1. Imparate R, affilate la vostra ascia.

nx è il numero di elementi dello stesso. Come può essere fino a 1 se è maggiore di 1?

L'articolo sottolinea in generale che è necessario conoscere la distribuzione prima di applicare il metodo stesso.
1...284128422843284428452846284728482849285028512852285328542855...3399
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