예측 능력을 평가하는 데는 이 정도면 충분합니다. 슬라이딩 윈도우 기술을 사용하여 교사의 예측 오차를 최대 20%까지 줄 수 있는 피시를 선택할 수 있습니다.
500 개의 거래를 예측하면 의심 할 여지없이 1 개의 바를 맞출 수 있습니다. 통계가 필요하며 평균적으로 무작위보다 더 잘 예측할 것이라고 생각하지 않습니다. 그러나 변형은 생명권이 있습니다.
기능 및 다중 선형성의 선택과 관련하여 (나는 특별히 부스팅 개발자에게 질문했습니다) - 콘테스트의 경우에만 선택하고, 청소 된 모델을 얻고 %의 분수에 대한 투쟁에서 선택하는 것이 합리적입니다. 다른 모든 경우에는 이러한 전처리를 수행하는 것이 거의 의미가 없습니다. 그들은 스스로 쓰레기를 완벽하게 잘 제로화합니다.
500 개의 거래를 예측하면 의심 할 여지없이 1 개의 막대를 맞출 수 있습니다. 통계가 필요하며 평균적으로 무작위보다 더 잘 예측할 것이라고 생각하지 않습니다. 그러나 변형은 생명권이 있습니다.
기능 및 다중 선형성의 선택에 관해서는 (나는 특별히 부스팅 개발자에게 질문을했다) - 콘테스트의 경우에만 선택하고, 청소 된 모델과 %의 분수에 대한 투쟁에서 선택하는 것이 좋습니다. 다른 모든 경우에는 이러한 전처리를 수행하는 것이 거의 의미가 없습니다. 그들은 스스로 쓰레기를 완벽하게 잘 제로화합니다.
1. 설명. 500 바는 예측력을 기준으로 칩을 선택하기 위한 통계입니다. 모델 통계가 아닙니다. 1000개의 막대에서 모델 통계를 수행하여 각 막대에서 모델을 재훈련했습니다. 여기서 예측 오차는 항상 80% 이상입니다.
2. 다중공선성. 내 칩에서 사실로. 일반화할 이유는 없습니다. 하지만 흥미로운 결과입니다. 주어진 값 75%는 70%와 80%의 중간인 최적값입니다. 이 값의 위와 아래는 75%에 비해 예측 오차가 약 10% 정도 더 큽니다. 총 오차가 20%를 넘지 않는다면 이는 큰 오차입니다.
1. 설명. 500 바는 예측 능력에 대한 칩 선택 통계입니다. 모델 통계가 아닙니다. 1000개의 막대에 대한 모델 통계를 수행하여 각 막대에서 모델을 재훈련했습니다. 여기서 예측 오류는 항상 80% 이상입니다.
2. 다중공선성. 내 칩에서 사실로. 일반화할 이유는 없습니다. 하지만 흥미로운 결과입니다. 주어진 값 75%는 70%와 80%의 중간인 최적값입니다. 이 값의 위와 아래는 75%에 비해 예측 오차가 약 10% 정도 더 큽니다. 총 오차가 20%를 넘지 않는다면 이는 큰 오차입니다.
산산치, 잠시만 기다려주세요. 더 이상 물어볼 사람이 없습니다. MO 전문가들은 모두 명예로운 사람들이고 저와 대화조차하지 않습니다).
예측 능력을 평가하는 데는 이 정도면 충분합니다. 슬라이딩 윈도우 기술을 사용하여 교사의 예측 오차를 최대 20%까지 줄 수 있는 피시를 선택할 수 있습니다.
500 개의 거래를 예측하면 의심 할 여지없이 1 개의 바를 맞출 수 있습니다. 통계가 필요하며 평균적으로 무작위보다 더 잘 예측할 것이라고 생각하지 않습니다. 그러나 변형은 생명권이 있습니다.
기능 및 다중 선형성의 선택과 관련하여 (나는 특별히 부스팅 개발자에게 질문했습니다) - 콘테스트의 경우에만 선택하고, 청소 된 모델을 얻고 %의 분수에 대한 투쟁에서 선택하는 것이 합리적입니다. 다른 모든 경우에는 이러한 전처리를 수행하는 것이 거의 의미가 없습니다. 그들은 스스로 쓰레기를 완벽하게 잘 제로화합니다.
그래서 서로 상관관계가 있습니다! 결과는 기능이 폐기되는 순서에 따라 달라집니다.
모든 바에서 이렇게 자주 재훈련을 하면 모델 훈련의 무작위화(무작위 스플릿)가 큰 영향을 미칩니다. 나머지 알파를 묻어버릴 수 있으며 다음과 같은 결과를 가져올 수 있습니다.
머피의 법칙에 따르면 잘못될 수 있는 것은 무엇이든 잘못될 수 있기 때문입니다.
비효율적인 부분은 말 그대로 메스로 뜯어내야 하며, 모델은 평준화되고 평균화되는 경향이 있어 아무것도 포착할 수 없게 됩니다.500 개의 거래를 예측하면 의심 할 여지없이 1 개의 막대를 맞출 수 있습니다. 통계가 필요하며 평균적으로 무작위보다 더 잘 예측할 것이라고 생각하지 않습니다. 그러나 변형은 생명권이 있습니다.
기능 및 다중 선형성의 선택에 관해서는 (나는 특별히 부스팅 개발자에게 질문을했다) - 콘테스트의 경우에만 선택하고, 청소 된 모델과 %의 분수에 대한 투쟁에서 선택하는 것이 좋습니다. 다른 모든 경우에는 이러한 전처리를 수행하는 것이 거의 의미가 없습니다. 그들은 스스로 쓰레기를 완벽하게 잘 제로화합니다.
1. 설명. 500 바는 예측력을 기준으로 칩을 선택하기 위한 통계입니다. 모델 통계가 아닙니다. 1000개의 막대에서 모델 통계를 수행하여 각 막대에서 모델을 재훈련했습니다. 여기서 예측 오차는 항상 80% 이상입니다.
2. 다중공선성. 내 칩에서 사실로. 일반화할 이유는 없습니다. 하지만 흥미로운 결과입니다. 주어진 값 75%는 70%와 80%의 중간인 최적값입니다. 이 값의 위와 아래는 75%에 비해 예측 오차가 약 10% 정도 더 큽니다. 총 오차가 20%를 넘지 않는다면 이는 큰 오차입니다.
75%까지 선별했습니다..... 다시 패키지로 돌아가서... 실제 모델보다 어떻게 더 나은가요?
기초를 건물 전체와 혼동하지 말자. 하지만 기초가 없으면 건물은 무너질 수 있습니다.
1. 설명. 500 바는 예측 능력에 대한 칩 선택 통계입니다. 모델 통계가 아닙니다. 1000개의 막대에 대한 모델 통계를 수행하여 각 막대에서 모델을 재훈련했습니다. 여기서 예측 오류는 항상 80% 이상입니다.
2. 다중공선성. 내 칩에서 사실로. 일반화할 이유는 없습니다. 하지만 흥미로운 결과입니다. 주어진 값 75%는 70%와 80%의 중간인 최적값입니다. 이 값의 위와 아래는 75%에 비해 예측 오차가 약 10% 정도 더 큽니다. 총 오차가 20%를 넘지 않는다면 이는 큰 오차입니다.
산산치, 잠시만 기다려주세요. 더 이상 물어볼 사람이 없습니다. MO 전문가들은 모두 명예로운 사람들이고 저와 대화조차하지 않습니다).
MO로 무엇을 예측하고 싶으신가요?
1. 다음 틱?
2. 다음 바?
3. 다음 틱 그룹?
4.다음 막대 그룹?
5. 물결의 방향?
6. 트렌드의 방향?
뚜렛 군중은 그들이 무엇을 찾고 싶은지 전혀 모르는 것 같습니다.
그들은 한 번에 돈 표지판을 찾고 싶어하는 것 같습니다).
최소한 간단히 설명해 주시겠습니까? 말하자면 MO의 정확한 목적을 위해.
산 산치, 잠시만 기다려주세요. 더 이상 물어볼 사람이 없어요. MO 전문가는 모두 흥분한 사람들이고 저와 대화조차 하지 않으니까요.)
MO의 도움으로 무엇을 예측하고 싶은지 궁금합니다.
1. 다음 틱?
2. 다음 바?
3. 다음 틱 그룹?
4. 다음 막대 그룹?
5. 물결의 방향은?
6. 추세의 방향?
뚜렛족은 자신이 무엇을 찾고 싶은지조차 모르는 것 같습니다.
그들은 한 번에 돈 표시를 찾고 싶어한다는 느낌입니다.)
최소한 간단히 설명해 주시겠어요? 말하자면 MO의 정확한 목적을 위해서요.
H1의 다음 막대를 예측합니다. 예측 결과 = -1; 0; 1.
하지만 이는 표면적인 것입니다. 내부적인 복잡성이 있습니다. 구체적으로 설명하지 않겠습니다. 스스로 생각해보세요.
교사를 올바르게 공식화하는 것은 그러한 교사와 관련된 예측 변수를 일치시키는 것보다 덜 중요하지 않습니다.
반응이 너무 기대됩니다.
이런 반응을 예상하고 있었어요. 믿기지 않으실 겁니다.))))
=======
여러분과 다른 MO 꿈나무들의 의견을 듣고 싶어요.
하지만 나는 결코 그것을 얻지 못할 것 같습니다. 결국, 당신은 자신이 무엇을 찾고 있는지 모릅니다))))))
저에게 말씀해 주시면 몇 가지 질문에 도움이 될 것입니다.
추신
아무도 내 질문에 대한 답을 모른다면 아무도 그들이 찾고있는 것을 모릅니다.
여기에 답이 있습니다. 반박 할 수 있습니다.
그런 반응을 예상하고 있었어요. 믿기지 않으실 겁니다.))))
I do
저도 여러분의 답변을 듣고 싶습니다.
개인적으로 저는 바운스/엑스트레마 및 기타 여러 가지를 예측하는 것을 좋아합니다....
사실 답은 표면적으로 "무엇을 프로그래밍하느냐에 따라 예측할 수 있다"는 것입니다.
여러분과 다른 MO 몽상가들의 답변을 듣고 싶습니다.
그러나 분명히 나는 그것을 기다리지 않을 것입니다. 결국, 당신은 당신이 찾고있는 것을 모릅니다))))
질문 : 당신은 무엇을 찾고 있습니까??? 그리고 즉시 진술 : 당신은 당신이 찾고있는 것을 모릅니다 !!!
:)))))) 재미 있고, 날카 롭고, 사려 깊은 )
아무도 내 질문에 대한 답을 모른다면 아무도 그들이 무엇을 찾고 있는지 모릅니다.
백만 달러가 있지만 그 중 절반을주고 싶지 않다면 백만 달러가없는 것입니다.
))))) 재미있고, 날카롭고, 사려 깊은 )