L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 501
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Non hai capito niente del mio post. Niente di niente.
Ed è un peccato per il ramo a causa della tua presenza.
Sì, poi definisci i tuoi compagni sul campo che pretendono di essere in grado di estrapolare :))
In effetti, la questione sollevata è interessante.
Nel caso della regressione y = f(x) la foresta non può davvero "estrapolare" al di là di dove non ci sono punti di addestramento, mentre MLP può, anche se non lo fa nemmeno, al massimo in stile regressione polinomiale, che è più "carina" sulle costanti del grafico degli alberi.
Ma anche Sansanych e Leha hanno ragione per alcuni aspetti, perché la regressione y = f(x) non è ciò di cui noi commercianti abbiamo bisogno, perché se x è il tempo dalla Natività, allora non siamo interessati a tali relazioni, e nello spazio di altre caratteristiche, i punti dal tempo futuro non saranno necessariamente fuori dal campione di apprendimento delle nostre caratteristiche indicatore.
Perché una foresta di alberi dà una costante è chiaro per me, laregressione lineare è anche ovvio, ma perché MLP dà una regressione pseudo-polinomiale io "non vedo" come trasparente. abbiamo bisogno di capire...
Beh, un semplice esempio: se si prevedono i prezzi e si addestra l'impalcatura su un intervallo di prezzi incompleto, quando si ha bisogno di prevedere un prezzo al di fuori dell'intervallo di addestramento, allora non lo predice. È chiaro che queste situazioni sono specifiche e dobbiamo usare la giusta formazione.
nella tua foto è esattamente quello che intendevo
Versare come?
Vernice ))
Nessun problema, in quanto non ci sono segni di tempo lineare, 'fuori intervallo di allenamento' solo outliers molto rari, qualcosa che non dovrebbe essere lì, fottuti cigni neri :)
ah, ho pensato che fosse l'intervallo di destinazione... non pensando attentamente
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Tabella con le quotazioni per 1000 delle azioni più scambiate. Dati dell'ultimo anno.
fxsaber, 2017.10.04 14:19
"Riequilibrare regolarmente il portafl e tutto andrà bene" è quello che dicono in tanti, finché non infilano un SB (random walk) nel loro sistema di conteggio al posto della serie originale dei prezzi.
La stragrande maggioranza dopo SB vede esattamente lo stesso quadro che con i dati reali. Ma trarre la stessa conclusione dicendo la frase sul riequilibrio non è più possibile, perché è SB. E "andrà bene" è escluso.
La domanda, per come la vedo io, è quella chiave: quanto i dati dei prezzi reali differiscono dal SB? Se ho capito bene, maggiore è la differenza, maggiori sono le opportunità di spremere un profitto. E viceversa, fino a "nessuna differenza - nessun profitto".
perché MLP dà regressione pseudo-polinomiale io "non vedo" come trasparente. bisogno di capirlo...
Capire perché 1 neurone fa la regressione lineare, come avviene a basso livello, poi capire facilmente come le varianti non lineari sono ottenute in insiemi multi-neurone e multi-layer. E Random Forest così come Knn e altri strumenti kernel fanno solo interpolazione locale, che può essere estrapolazione in altre proiezioni, non il punto, ma RF non costruisce funzioni in ampio raggio, ma il perseptron multistrato sì.
La domanda chiave, per come la vedo io, è: quanto i dati dei prezzi reali differiscono dal SB? Se ho capito bene, maggiore è la differenza, maggiori sono le opportunità di spremere un profitto. E viceversa, fino a "nessuna differenza - nessun profitto".
Sono diversi, ma in modo molto insignificante, per cui non possiamo nemmeno notarlo a occhio. Inoltre, la maggior parte delle differenze sono già incluse nei costi commerciali.
Vorrei chiedere agli illustri partecipanti su questo argomento
La domanda chiave, per come la vedo io, è: quanto i dati dei prezzi reali differiscono dal SB? Se ho capito bene, maggiore è la differenza, maggiori sono le opportunità di spremere un profitto. E viceversa, fino a "nessuna differenza - nessun profitto".
La differenza consiste nella presenza di un'emissione relativamente grande nella serie dei prezzi e la presenza di una debole "stagionalità" - ore/sessioni di trading, giorni della settimana, ecc.
Beh, anche le code "grasse".
Le differenze consistono nell'avere un'emissione relativamente grande nella serie dei prezzi e la presenza di una debole "stagionalità" - ore/sessioni di trading, giorni della settimana, ecc.
È possibile cucire insieme diversi SB a intervalli diversi per ottenere lo stesso effetto.
Beh, anche le code "grasse".
Prendete un SB "a coda spessa".
Puoi incollare più SB insieme a intervalli diversi per ottenere lo stesso effetto.
Prendete un SB "a coda spessa".
È possibile adattare gli SB ai segni della fascia di prezzo, ma dopo tutte queste trasformazioni non sarà più un SB.
Qual è il punto?