Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 951
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Vou adicionar mais alguns preditores e passar para o ensembles.... e depois começam os tamborins e as danças.
é melhor não começar ))) é uma porcaria
quando não há estratégia na sua cabeça e nenhuma confirmação fundamental de que pode sequer funcionar, é tudo apenas kurvafitting
Os preditores não abatem, os modelos de abate não abatem... pode demorar uma eternidade.
Estando plenamente consciente deste fenómeno, acabei de fazer um curvafitter e um regularizador. Ele come tudo na entrada, cospe coisas aleatórias no feedback, mas após a regularização funciona por algum tempo.
é melhor não começar ))) é uma porcaria
quando não há estratégia na sua cabeça e não há confirmação fundamental de que pode funcionar, é tudo curvafitting
os preditores não são de abate, os modelos de abate não são de abate...
Você não precisa, se o EA funcionar bem com esses dados, há algumas regularidades que são descritas nele, e não importa se é um ajuste ou não, então vamos pelo menos usar o modelo MO nele!
Não é necessário, se a EA funcionar bem com estes dados, então há padrões que são descritos nele, e não importa se é um ajuste ou não, então deixe o modelo MO sair sobre ele, pelo menos!
A conscientização é uma coisa complicada que vem através do sofrimento.
A conscientização é uma coisa complexa que vem através do sofrimento.
Consciência de que o MO não pode replicar a lógica clara do algoritmo?
A percepção de que o MO não pode replicar a lógica clara do algoritmo?
não faz sentido nenhum.
e isso não faz sentido nenhum.
Então sim, estou desapontado.
Para o último arquivo eu tinha isto com a árvore :
2016, formação
2015, teste:
ao prever -1: -1 ocorrerá de facto um pouco mais vezes do que 1. Mas 0 será o mais frequente de todos, e provavelmente tudo terminará em perdas. Da mesma forma, para a classe "1".
Surgiram problemas com a árvore. A genética escolheu o parâmetro de árvore cp = 0, e isto dá à árvore permissão para um monte de ramos. Isto é lamentável, deveríamos ter restringido este parâmetro a algum pequeno valor não nulo.
Acho que não há preditores suficientes nos dados para classificar o '0'. Precisamos de alguns indicadores de planicidade, por exemplo.
É mau com a árvore em geral. A madeira do SanSanych é muito mais fresca.
O que é esta requalificação, configurações erradas, um mercado drasticamente diferente?
Má configuração do modelo e, como consequência, excesso de treino.
A madeira do SanSanych é muito mais fresca.
Que frieza existe - reciclagem e nada mais, ele não tem um único preditor que se relacione com sua variável alvo - todo o ruído. E ele senta-se no guizo e põe ficheiros de lixo aqui em vez de verificar se há barulho.