L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3137

 
Maxim Dmitrievsky #:


...

l'auto si protegge da sola.

Interessante.

lacitazione è anche opera del computer secondo la formula che ho dato sopra, semmai.

....

domanda - questa macchina è pronta per insegnare a vincere?

probabilmente no.

 
Maxim Dmitrievsky #:

))))


No, penso ancora che una valutazione dei membri sarebbe bella.

Un paio di volte si beccherebbero gli scemi sul battiscopa e la cosa finirebbe lì.
 
Forester #:
A cosa serve allora una kozula di trading? Non avremo mai ragioni per gli ingressi. Temo che non ci saranno nemmeno associazioni.
E il rimescolamento delle colonne era in permutazione.
Immagino che debba mostrare se c'è una relazione causale tra i tratti e gli obiettivi o meno. Mi piacciono gli approcci proposti, la sperimentazione. Diversi dal solito apprendimento.
Il problema potrebbe essere la difficoltà di isolare l'effetto del tritolo a causa dell'influenza dei confondenti in un ampio spazio di caratteristiche. Ma la convalida incrociata dovrebbe salvare la situazione.
 
mytarmailS #:

Ho offerto un codice Graal?

La pratica separa il chiacchierone dall'esperto.

Potete dire quello che volete, ce ne sono molti qui che hanno tutto semplice , ma fate una domanda giusta e tutto avrà un buon sapore.

È chiaro di cosa stiamo parlando?


dove A, B, C sono strumenti.

È quasi la stessa cosa:


Accendi prima il cervello!

Avete avuto un indizio che vi è stato ripetutamente e in continuazione, presumibilmente un indizio che nessuno capirà mai.

Si prendono gioco del cervello umano.

Non fa male, vero?

Forza, vediamo chi riesce a risolvere questa farsa.

Poi trarremo le conclusioni.

Risposta:


 
mytarmailS #:

))))

No, penso che una classifica dei partecipanti sarebbe bella.

Per qualche motivo, mi viene in mente una vecchia battuta:
"Stirlitz si è impuntato, era la tortura preferita di Mueller" :)
 
mytarmailS #:

probabilmente si tratta di un oscillatore di qualche tipo.

In realtà quello che hai fatto, lo decidi tu stesso perché))))

Oscillatore di momento

oh cool! grazie! ora capisco) solo che deve essere riqualificato ogni volta? altrimenti non si possono riconoscere le componenti per i nuovi dati?

 
Evgeni Gavrilovi #:

Oh cool! grazie! ora capisco) solo che deve essere riaddestrato ogni volta? altrimenti non può riconoscere i componenti per i nuovi dati?

Utilizzare umap, non t-sne.

umap ha un predittore.


Ma se i nuovi dati vanno oltre il range dei vecchi dati, l'algoritmo non funzionerà correttamente, in questo caso è meglio usare la solita PCA.

Tutto questo se si tratta di dati senza normalizzazione.

 
Renat Akhtyamov #:

quindi sappiamo di cosa stiamo parlando?

dove A,B,C sono strumenti

Smettetela di scrivere eresie qui, e anche eresie fuori tema.

Anche i membri rivali del thread stanno già facendo eco ad una sola voce.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Immagino che debba mostrare se esiste una relazione causale tra le caratteristiche e gli obiettivi o meno. Mi piacciono gli approcci proposti, sperimentando. Diverso dal solito apprendimento.
Il problema potrebbe essere la difficoltà nell'isolare l'effetto di tritolo a causa dell'influenza dei confondenti in un ampio spazio di caratteristiche. Ma la convalida incrociata dovrebbe salvare la situazione.
Forester#:
E allora a cosa serve kozula per il trading? Non avremo mai motivi per entrare. Temo che non avremo mai nemmeno le associazioni.
E il rimescolamento delle colonne era anche nella permutazione.

Cosa c'entra questo con il tuo cahuel?

Senza essere a conoscenza del tuo cajuel, ho calcolato la causalità per 10 anni, stimandola quantitativamente, filtrando i predittori in base alla varianza della fluttuazione di questa relazione quando la finestra si sposta. E ho scritto un centinaio di post al riguardo su questo thread.

 
СанСаныч Фоменко #:

Cosa c'entrano le tue pressioni?

Non essendo a conoscenza del tuo cajuel, da 10 anni calcolo la relazione causale e la valuto quantitativamente, filtrando i predittori in base alla varianza della fluttuazione di questa relazione quando la finestra si sposta. E ho scritto un centinaio di post al riguardo su questo thread.

Quanto tempo le rimane? )

Puoi prendere qualsiasi attributo in quantità sufficiente relativo alle serie temporali e qualsiasi etichetta che mostri i profitti nel tester e farne un modello robusto?

Dopo tutto, tutti i derivati di BP sono rilevanti per esso :)


Il compito è difficile in altre aree in cui non è affatto chiaro da dove provenga la funzione e perché sia necessaria. Ci sono tonnellate di spazzatura di questo tipo nei big data, che è molto difficile da filtrare. E di conseguenza ci sono tonnellate di false correlazioni.

Il nostro compito sembra addirittura primitivo se prendiamo BP e i suoi derivati. Perché tutti i segni sono collegati ad esso.

Ma dobbiamo ancora manipolare l'algoritmo e la logica per abbinare le etichette alle caratteristiche. Ci possono essere molte logiche. Quindi voi fate la vostra e noi faremo la nostra.

Ho già scritto perché mi piace Kozul, perché ci sono arrivato da solo pensando. E lui si è inserito organicamente nella mia idea.