L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2945

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Adoro R, per me è la lingua migliore del mondo, ma le continue pubblicità di Sanych in ogni suo post mi fanno davvero schifo.
 
Stanislav Korotky #:

No, è vuoto. Mi sono dimenticato di dire che si tratta di bousting.

Beh, qui,


e qui.


Ma le formule lì sembrano essere diverse, o scritte in una forma più completa....

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ecco, allora,


e qui


Ma le formule lì sembrano essere diverse, o scritte in una forma più completa....

L'agricoltura collettiva è volontaria! Ma perché propagandare l'agricoltura collettiva? Cosa c'è di più delle lezioni su YouTube, quando c'è la documentazione tecnica e il codice del programma. Vorrei far notare che il gbm stesso è solo una parte del pacchetto, ci sono molte altre cose accanto alla funzione stessa.

Ecco un link al pacchetto gbm

Ecco un link alla teoria

Ecco un link al manuale

Ed ecco l'elenco della letteratura su gbm.

Riferimenti Y. Freund e R.E. Schapire (1997) "A decision-theoretic generalisation of on-line learning and an application to boosting", Journal of Computer and System Sciences, 55(1):119-139.

G. Ridgeway (1999). "Lo stato del boosting", Computing Science and Statistics 31:172-181.

J.H. Friedman, T. Hastie, R. Tibshirani (2000). "Additive Logistic Regression: a Statistical View of Boosting", Annals of Statistics 28(2):337-374.

J.H. Friedman (2001). "Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine", Annali di Statistica 29(5):1189-1232.

J.H. Friedman (2002). "Stochastic Gradient Boosting", Statistica computazionale e analisi dei dati 38(4):367-378.

B. Kriegler (2007). Stochastic Gradient Boosting sensibile ai costi in un quadro di regressione quantitativa. Dissertazione di dottorato. Università della California a Los Angeles, Los Angeles, CA, USA. Consulente: Richard A. Berk. urlhttps://dl.acm.org/citation.cfm?id=1354603.

C. Burges (2010). "Da RankNet a LambdaRank a LambdaMART: una panoramica", Rapporto tecnico Microsoft Research MSR-TR-2010-82.

gbm: Generalized Boosted Regression Models
gbm: Generalized Boosted Regression Models
  • cran.r-project.org
An implementation of extensions to Freund and Schapire's AdaBoost algorithm and Friedman's gradient boosting machine. Includes regression methods for least squares, absolute loss, t-distribution loss, quantile regression, logistic, multinomial logistic, Poisson, Cox proportional hazards partial likelihood, AdaBoost exponential loss, Huberized hinge loss, and Learning to Rank measures (LambdaMart). Originally developed by Greg Ridgeway.
 
Aleksey Vyazmikin #:

Ecco, allora,


e qui


Ma le formule lì sembrano essere diverse, o scritte in una forma più completa....

Allo stesso modo per xgboost

xgboost: Extreme Gradient Boosting
xgboost: Extreme Gradient Boosting
  • cran.r-project.org
Extreme Gradient Boosting, which is an efficient implementation of the gradient boosting framework from Chen & Guestrin (2016) < doi:10.1145/2939672.2939785 >. This package is its R interface. The package includes efficient linear model solver and tree learning algorithms. The package can automatically do parallel computation on a single machine which could be more than 10 times faster than existing gradient boosting packages. It supports various objective functions, including regression, classification and ranking. The package is made to be extensible, so that users are also allowed to define their own objectives easily.
 
СанСаныч Фоменко #:

L'agricoltura collettiva è volontaria! Ma perché propagandare il kolkhoz? Che lezioni su YouTube, quando c'è la documentazione tecnica e il codice del programma. Noterò che il gbm stesso è solo una parte del pacchetto, ci sono molte altre cose accanto alla funzione stessa.


Ecco un link alla teoria

Ciò che è richiesto è una spiegazione, non solo formule, ecco perché si suggerisce di spiegare una persona attraverso la percezione del materiale da parte del docente.

E nel link non ho visto la teoria con le formule.

 
Aleksey Vyazmikin #:

È necessaria una spiegazione, non solo formule, ed è per questo che si suggerisce una spiegazione umana attraverso la percezione del materiale da parte del docente.

E nel link non ho visto la teoria con le formule.

Non tanto per te, che non vuoi vedere a bruciapelo, quanto per altri che amano la teoria.

E soprattutto, non capisci la differenza tra il yada yada su youtube e uno strumento funzionante dalla teoria al codice testato da molte persone.

File:
gbm.zip  257 kb
 
Aleksey Nikolayev #:

Il modello viene eseguito nello script mql5, ma non in python perché il pacchetto onnxruntime non è installato.

Il pacchetto onnxruntime non è ancora installato in python 3.11. Ho installato python 3.10, in cui tutto è installato e l'output funziona.

 
СанСаныч Фоменко #:

Non tanto per voi, che non volete vedere a bruciapelo, quanto per altri che amano la teoria.

E soprattutto, non capisci la differenza tra il "yada yada yada" su youtube e uno strumento funzionante dalla teoria al codice testato da molte persone.

Perché arroganza? Faresti meglio a mostrarmi dove l'hai scaricato - io personalmente ho guardato di nuovo e non ho capito.

Hm, perché abbiamo bisogno di insegnanti negli istituti?

 
Informazioni sull'apprendimento per rinforzo
 
mytarmailS #:
Informazioni sull'apprendimento per rinforzo
h ttps://youtu.be/I-wd3ZUrReg

In psicologia si chiama proiezione....

E quindi, beh, sì, è esattamente come dice lui e si verifica l'addestramento dei modelli: ciò che è immaginato viene ricordato.

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