トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 2820

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グラディエント・ブースティング

トレインでは、asscgasuは0.85
 に上がるが、テストでは0.75に下がる。
ギブ


assgassuを 上げるオプションとして、 各クラス -1, 0, 1
について、有意な変数の影響を近似してみることが できます。 これらのスプラインを新しい変数として使用 します。

たとえば、クラス1では、RSIの影響は次のようになります
s1

近似して、新しいスプラインを得た。
s2


その結果、新しいスプラインの集合が得られ、それを元の変数の代わりに入力に与える。

 
Roman #:

グラデーション・ブースティング

の場合、ゲインは0.85
まで上昇 したが、テストでは0.75
まで低下した。


asssugasuを 上げるオプションとして、 各クラス-1, 0, 1
これらのスプラインを新しい変数として使う ために、有意な変数の効果を近似してみる ことができる。

たとえば、クラス1では、RSIの影響は次のようになります

近似すると、新しいスプラインが得られる。


その結果、新しいスプラインのセットが得られ、それを元の変数の代わりに入力に与える。

よくやった！

私はxgboostで0.83を得ましたが、他の変数からすでにohlcとdonchian channelを取り、変数間のすべての可能な関係を構築しました。
しかし、重要な符号を持つ変数は300ほどあった。

近似を使った面白いアイデアだ。面白い。
0.9を絞り出せたら、クールだと思う。


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自動フィーチャービルダーを作りたいのですが、コードアーキテクチャがまとまりません...。
要するに爆弾になるはずなんだけど、それは理論上の話。

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モデルのトレーニングは何でやるんですか？
 
mytarmailS #:
それは称賛に値するね！

僕はxgboostで0.83を得たんだけど、他の変数からohlcとdonchian channelを取って、変数間の可能な関係をすべて構築したんだ。
しかし、重要な符号を持つ変数は300ほどあった。

近似を使った面白いアイデアだ。面白い。
0.9を絞り出せたら、クールだと思う。


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自動フィーチャービルダーを作りたいのですが、コードアーキテクチャに頭が回りません......。
要するに爆弾のようなものなのだろうが、それは理論上の話であって......。

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モデルのトレーニングは？

これらの例では、変数間のすべての可能な関係が自動的に設定されました。
それらを無効にしたり、関係に特定の変数を設定することもできますが。
k7


私は近似なしでチューニングをプレイし、ツリーあたりのノード数を変数の数に増やしました。
モデルはより複雑になり、12分間訓練しました。
トラインのassugasuは0.97
に上昇 しましたが、テストは0.74ですべてを台無しにしました。
k6

一般的には、取り組んで考えるべきことがあるのだろう。
プログラムにはいろいろな設定がありますが、どのように操作すればいいのかよく理解 できていません。
昨日から自分で機能を勉強しているところです。 ))
機能を勉強するために、たまたまあなたのデータセットが出てきただけです。まあ、あなたのデータから何か出てくるかもしれません。

自動特徴ビルダーの意味がよく理解できません。
特徴そのものを自動検索するのか、それとも既存の特徴間の関係を自動検索するのか？

 
Roman #:

これらの例では、変数間の可能なすべての関係が自動的に設定されています。
ただし、これらを無効にしたり、特定の変数に関係を設定したりすることもできます。

いいえ、そういう意味ではありません。

新しいデータで akurasi 0.83 を得るために、他の特徴で xgboost を訓練したという意味です。

OHLCと別のインジケータから特徴を構築した。

原則に従って

O[i] - H[i-1］

L[i-5]-指標[i-10]。

........

....

..

というように、すべての可能な組み合わせ（すべてとすべて）。

私は約1万形質を得た。

そのうち300個が有用であった。

モデルは新しいデータで 0. 83を与えた

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ローマン

"自動特徴ビルダー"って どういう意味ですか？

私は上記のようなことを自動化して、コンピュータ自身が特徴量を構築するようにしたいのですが、その場合、選択できる特徴量は1万ではなく、例えば10億になります。

ローマ字で：

機能そのものを自動検索するのですか、それとも利用可能な機能間の依存関係を自動検索するのですか？

特徴の自動生成/構築 ---> 適性のテスト ---> 最良のものの選択 ---> 最良のものの突然変異でさらに良いものを探す......。

そして、それはすべて自動で行われる。

MSUAを読んだことがあるのなら、MSUAに基づいている......しかし、それに基づいていない......。

 
Roman #:

プログレにはいろいろな設定があるんだけど、その使い方がよくわからないんだ。

昨日から自分で機能を勉強しているところなんだ ))
ところで、あなたのデータセットは、機能を勉強するためのもので、まあ、たぶん、あなたのデータから何か、絞り出す ことができるだろう。

このプログラムは何ですか？

 
ターゲットと属性に関する結論はHMMと同じである。これらの結論がどこから来るのかは不明である。
 
近接性と確率が同じものだと考えているバカでない人は、それがわかっていない......。
 
専門学校で教えないのは、数学的にはどんな行列も同じ😀😀😀であり、それに対する演算も同じだということだ。クラスタの定義と名前のアルゴリズムだけが違う。
 
そう、数学的にはどんな行列も同じであり、したがって近接性と確率は同じである))))。
恥をかかないようにね、学生じゃないんだから。
 

幾何 確率を読む

彼は本当に切り株で、すべての言葉にしがみついている。

あなたは完全な認知性ジストロフィーで、何について議論することさえできないの？
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