L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3161

 
Maxim Dmitrievsky #:
È possibile identificare i gruppi su cui il trattamento ha un effetto maggiore. E non trattare gli altri.

Beh, è quello che fanno, le diagnosi sono i gruppi, il trattamento è il tritolo))))) Un approccio sostanzialmente normale quando non ci sono dati sufficienti per capire il processo. Assunzione sotto forma di sostituzione dell'evidenza logica con ipotesi che confermano esperimenti in diverse varianti e confronti con una sufficiente purezza dell'esperimento.

 

Ricordate che _Vizard continuava a prolungare alcuni punti nei suoi video e poi li cancellava? )

https://github.com/abidlabs/contrastive

GitHub - abidlabs/contrastive: Contrastive PCA
GitHub - abidlabs/contrastive: Contrastive PCA
  • abidlabs
  • github.com
A python library for performing unsupervised machine learning on datasets with learning (e.g. PCA) in contrastive settings, where one is interested in patterns (e.g. clusters or clines) that exist one dataset, but not the other. Applications include dicovering subgroups in biological and medical data. Here are basic installation and usage...
 
Maxim Dmitrievsky #:

Ricordate che _Vizard continuava a prolungare alcuni punti nei suoi video e poi li cancellava? )

https://github.com/abidlabs/contrastive

Poi c'è PLS. A prima vista, l'idea è simile.

 
Aleksey Nikolayev #:

Poi c'è PLS. A prima vista, l'idea è simile.

Esistono anche t-sne, umap, lle.... E un mucchio di altre cose


Una cosa che non capisco: a cosa serve l'entusiasmo? Il direttore del dipartimento IT non ha mai fatto PCA? )))

 
mytarmailS #:

Ci sono anche t-sne, umap, lle.... E un mucchio di altre cose.


Una cosa che non capisco: a cosa serve l'entusiasmo? Il direttore del dipartimento IT non ha mai fatto PCA? )))

Questi sembrano essere non lineari, e quelli sono entrambi lineari come PCA, se non mi sono confuso.

 
Aleksey Nikolayev #:

Poi c'è PLS. A prima vista, l'idea sembra simile.

Utilizza anche un set di dati aggiuntivo?
Non l'ho visto nella descrizione.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Anche in questo caso viene utilizzato un set di dati aggiuntivo?

No, la formulazione del problema è formalmente diversa e in questo caso si usano le etichette. La somiglianza mi sembra stia nella ricerca degli spazi su cui viene effettuata la proiezione. Credo che entrambi gli approcci siano utilizzati anche in genetica, dove la dimensionalità delle caratteristiche è enorme, superiore al numero di esempi.

 
Aleksey Nikolayev #:

No, la formulazione del problema è formalmente diversa e in quel caso si usano le etichette. La somiglianza mi sembra consistere nella ricerca degli spazi su cui effettuare la proiezione. Credo che entrambi gli approcci siano utilizzati anche in genetica, dove la dimensionalità dei tratti è enorme, superiore al numero di esempi.

Lo proverò più tardi, mi chiedo cosa mostrerà su nuovi dati.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Utilizza anche un set di dati aggiuntivo?
Non l'ho visto nella descrizione.

Ho dato un'occhiata più da vicino. Sì, la differenza è più significativa, anche se non mi sbagliavo sulla linearità del metodo.

Il cPSA, presumibilmente, può aiutare a trovare visivamente le sottili differenze tra le fasi di mercato. Diventiamo anche noi dei maghi)

 
Aleksey Nikolayev #:

Ho dato un'occhiata più da vicino. Sì, la differenza è più significativa, anche se non mi sbagliavo sulla linearità del metodo.

Il cPSA, presumibilmente, può aiutare a trovare visivamente le sottili differenze tra le fasi di mercato. Diventiamo anche noi dei maghi)

Sì, quando c'è molto rumore, le componenti con la massima varianza non possono mostrare nulla. Non ho capito come sia coinvolto il secondo dataset, ma è anche qualcosa di kozul e c'era qualcosa sul tritment nei suoi video.