L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3128

 

Significa che il mazzo è stato mescolato male

bias - tradeoff di varianza

 
Maxim Dmitrievsky #:

Significa che il mazzo è stato mescolato male

bias - tradeoff di varianza

Maxim, tenendo conto delle tue dichiarazioni e della tua conoscenza dei mercati, lascia che ti spieghi cosa significa l'espressione "La coda scodinzola al cane ".

So che questo termine provocherà la sua rabbia e il suo malcontento. A me non fa paura.

Lasciate che vi spieghi.

La coda del cane è il grafico che vedete a sinistra dietro la barra dello zero, ma questo cane sarà a destra.

Il cane deve essere compreso e rispettato come il resto del forum. Allora avrà una possibilità di successo. Leggere libri di psicologia.)))))))

 
Maxim Dmitrievsky #:

Significa che il mazzo è stato mescolato male

bias - tradeoff di varianza

Questo è il punto: non si può mescolare il mazzo se c'è una deriva dei dati. È necessario prevederla ed eventualmente generare segni che ne tengano conto, se ha un vettore pronunciato e non solo una fluttuazione nell'intervallo.

Qui ho scoperto un interessante algoritmo "Isolation Forest", che teoricamente può catturare anomalie/outlier nel campione per l'addestramento e su nuovi dati.

In teoria, può essere utilizzato per filtrare il campione originale e ignorare i segnali quando arrivano nuovi dati, se questi sono molto diversi da quelli su cui è stato effettuato l'addestramento.

Volete lavorare insieme per capirlo?

Potete leggere di più, ad esempio, qui.

Примечания к машинному обучению Python алгоритм обнаружения аномальных точек - Isolation Forest - Русские Блоги
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Aleksey Vyazmikin #:

Il punto è che non si può rimescolare il mazzo se c'è una deriva dei dati. È necessario prevederla ed eventualmente generare segni che ne tengano conto, se ha un vettore pronunciato e non solo una fluttuazione nell'intervallo.

Qui ho scoperto un interessante algoritmo "Isolation Forest", che teoricamente può correggere anomalie/outlier nel campione per l'addestramento e su nuovi dati.

In teoria, può essere utilizzato per filtrare il campione originale e ignorare i segnali quando arrivano nuovi dati, se sono molto diversi da quelli su cui è stato eseguito l'addestramento.

Vi piacerebbe lavorare insieme per capire come funziona?

Potete leggere di più, ad esempio, qui.

Nella fase di determinazione del bias, data la sua variabilità, dobbiamo rimescolare. A questo scopo, si effettua il cross-fitting (analogo della stabilità secondo Sanych). La variabilità di questo bias potrebbe non essere affatto lineare, quindi questo problema non può essere risolto attraverso semplici inferenze. Ho imparato a risolverlo parzialmente, ma desidero sempre una soluzione migliore.

Ho cercato anche nella direzione delle anomalie, ma finora kozul è più interessante.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Bannate già questi pazienti, finalmente )
Stanno trasformando il forum in una discarica.

Se io l'ho trasformato in una discarica in due post, allora tu hai creato un'enorme pattumiera di cui sei responsabile.

Allora andiamo in tema.

In che arco temporale pensi che il Ministero della Difesa sia in grado di fare previsioni di qualità?

 
Maxim Dmitrievsky #:
Nella fase di definizione del bias rispetto alla sua variabilità, è necessario rimescolare. A questo scopo, si effettua un cross-fitting (analogo alla stabilità secondo Sanych). La variabilità di questo bias può non essere affatto lineare, quindi il problema non può essere risolto con semplici inferenze. Ho imparato a risolverlo parzialmente, ma voglio sempre fare meglio.

Senza individuare la causa, non è produttivo utilizzare diversi metodi popolari. Pertanto, vorrei misurare la variabilità dei dati non in base a modelli, ma a singoli predittori con una comprensione della causa del cambiamento.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Chiudi la bocca.

Mi rendo conto che hai un problema con la capacità predittiva, ma allora cosa stai insegnando alla gente sulla MO?

Diciamo che nell'industria automobilistica ci sono strade su cui MO e hardware possono contare, e nei mercati dietro 0 bar c'è una strada chiara verso tutti i lati dell'orizzonte.

Se TU pensi che restringere o allargare la sezione della coda del cane ti darà un vantaggio. Non è affatto così.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Senza individuare la causa, non è produttivo utilizzare i vari metodi più diffusi. Per questo motivo vorrei misurare la variabilità dei dati non in base ai modelli, ma ai singoli predittori con la comprensione della causa del cambiamento.

In questo modo possiamo misurare ogni singolo predittore. Non c'è limite all'immaginazione. È solo matstat e MO, si ottiene ciò che si applica.

Provate con le anomalie, è più facile. Non spiegherò altro su kozul a chi non ha letto nulla.
 
Aleksey Vyazmikin #:

Senza individuare la causa, non è produttivo utilizzare i vari metodi più diffusi. Pertanto, vorremmo misurare la variabilità dei dati non in base a modelli, ma a singoli predittori con la comprensione della causa del cambiamento.

È importante utilizzare correttamente il rilevatore. Questa è la base del movimento.

P.s.

Diversi fattori possono fungere da rilevatore, non necessariamente di natura tecnica, ma anche in combinazione con FA, notizie, rumors, ecc.

Se siete interessati, vi darò un suggerimento al momento giusto, naturalmente gratis)))).

 

Se un utente non è d'accordo con una teoria discussa (o con l'argomento/specifiche di una discussione), e se tale disaccordo si protrae per più di uno/tre messaggi, allora consiglio vivamente di fare quanto segue:

  • Creare una propria discussione.
  • Nel primo post del thread - delineare le regole del thread (cosa si discute e cosa no, e come si discute, e così via).
  • Se tutto va bene, i moderatori controlleranno il ramo secondo le regole del ramo.

Capisco che fare qualche post in un thread molto popolare e promosso sia più facile che crearne uno da zero e renderlo popolare.
Ma questo è l'unico modo per sviluppare diversi aspetti qui senza "toccarsi".
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