Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1616

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Então o que eu quero dizer. Antes de me referir a JPrediction, deixo apenas 150 peças em 6000 mil colunas, que são estatisticamente significativas, e só então as procuro por aquela lei notória que descreve a saída. O número de colunas deve ser o dobro do número de linhas da tabela, teoricamente falando, para que o algoritmo tenha dados suficientes para escolher. Como resultado, o otimizador deixa de 5 a 10 peças em 150 sugeridas por mim para formar o modelo final.
Notei que das características históricas 3-7, o resto é lixo. Por exemplo, o número do mês, dia da semana, etc. (2-3 peças) já funcionará se houver repetibilidade. Só eles têm de ser convertidos em categóricos.
Os aumentos e coisas do género não funcionam. Ou melhor, eles podem funcionar, mas como - isto está no último artigo. Você nem precisa de MG para isso.
sim, 5 a 10 está perto, por isso é para descrever algum tipo de padrãoNotei que das características históricas 3-7, o resto é lixo. Por exemplo, o número do mês, dia da semana, etc. (2-3 peças) já funcionará se houver repetibilidade. Os aumentos e assim por diante não funcionam.
Eu digo-te isto. A última versão do Reshetov foi a 14ª. Eu trabalhei com coragem e completei o otimizador para a versão 15. Mas o que eu acrescentei lá muda drasticamente o quadro para melhor. Partindo da teoria, o modelo mais robusto é aquele com entradas mínimas e polinômio mais curto, sendo todas as outras coisas iguais, eu tomei outro caminho. Se a solução da Reshetova foi a ascensão do modelo a partir de 4 entradas e começando a adicionar finalmente obtemos modelo com digamos 7 entradas, eu comecei a descer, ou seja, comecei a partir de 11 entradas e depois diminuí e finalmente obtive modelo com 9 entradas, digamos, como exemplo. Ao mesmo tempo, ambos os modelos têm resultados de aprendizagem absolutamente idênticos, a julgar pela métrica. Isso significa que ambos os modelos vêm para a área da generalidade, mas um de baixo, o outro de cima. E qual você acha que será o melhor? Pode-se dizer que a que é mais simples e tem menos entradas???? Não, não é. Aquele com mais entradas será mais fresco. Como ambos estão em uma área encontrada, o modelo que tem mais entradas será mais paramétrico em relação ao pequeno. Como resultado, temos dois modelos que estão no mesmo estado, apenas um forte, o de cima e um fraco, o de baixo. Mas os seus resultados de aprendizagem são iguais. Portanto, o mais forte é o modelo que exigirá mais conhecimento da lei encontrada, e não aquele que negligencia insumos adicionais. IMHO naturalmente!!!
Pode ser diferente, você tem que olhar para a estatanálise. O mercado tem muito poucas dimensões nas próprias cotações, 3-7 é normal.
Uau, você é bom, você é hilariante)))
Uau, que bando de gente. Sabes, o teu sorriso aquece as nossas almas, especialmente quando não nos vemos há tantos anos :-)
Como posso ver-te quando deixei o meu emprego e comprei uma máquina fotográfica mas ainda sem videoclipes, estás a tocar o teclado à maneira antiga))))
Venha nos videopilis e conte-nos sobre os últimos progressos e 15 super versões!!!
Como te ver se desististe do teu emprego e compraste uma máquina fotográfica, mas ainda sem vídeos, à maneira antiga - torturando o teclado))))
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