Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2741
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Assim, eu lhe pedi para criar um script - sim, eu cito: " Você pode criar um script em R para os cálculos da minha amostra - eu o executarei para o bem do experimento. O experimento deve revelar o tamanho ideal da amostra. ", mas isso é em resposta a algo que já foi feito.
Anteriormente, escrevi "... E como você propõe observar a dinâmica, como realizá-la? " - aqui eu estava perguntando sobre a implementação da estimativa do preditor na dinâmica, ou seja, estimativa regular por alguma janela e não está claro se é uma janela em cada nova amostra ou após cada n amostras. Se você tiver feito isso, eu não entendi.
O código que você publicou é ótimo, mas é difícil para mim entender o que ele faz exatamente ou o que ele prova em essência, então comecei a fazer outras perguntas. O que significam as duas figuras com gráficos?
Em uma janela deslizante, treine novamente o modelo e observe a importância dos recursos, ou simplesmente pegue um bom identificador de recursos e observe-o na janela deslizante. Window.
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Também diferentes seletores de recursos para atender a todos os gostos, provavelmente 5% do que está disponível no R-ka.
tamanho de janela flutuante para obter estimativas efetivas, não apenas flutuante por etapa ou constante, - esse é o problema - a cada iteração para ajustar apenas o tamanho da janela - o modelo levará muito tempo para aprender... e o retreinamento manual periódico é, por si só, uma janela deslizante! -- Você fará isso periodicamente de qualquer forma (indo além do st.dev aceitável). Se você tiver seu próprio cronograma de retreinamento, poderá automatizá-lo também. MAS, repito, o tamanho da janela também é flutuante.
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diferente? - ainda se resume algoritmicamente ao mapeamento de recursos sempre (!), seja qual for o nome que você queira dar a isso, ... apenas suas próprias nuances e seu próprio campo de aplicação.
mesmo que nem todos queiram chamá-lo de correlação
Estou me baseando na noção de correlação entre preditor e professor. "Linkage" NÃO é correlação ou a "importância" dos preditores de se ajustar a quase qualquer modelo MOE.
caret link - mesmo treinamento de classificação e regressão - como um MO trivial, mesmo sklearn para Python.
É que o MO foi criado não apenas para a criação de modelos probabilísticos (com base em distribuições de probabilidade existentes), mas também para modelos determinísticos e dinâmicos... mas a base de qualquer generalização de probabilidades será sempre (!) a estatística (com suas correlações), seja qual for o nome que se dê a ela... Caso contrário, você obterá estimativas tendenciosas(!), ou seja, seu modelo estará modelando outra coisa (aleatoriamente), não seu alvo.
O que precisamos fazer para parar de brigar e nos unirmos por um único objetivo????????
ótima pergunta!
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precisamos reconhecer se há mais compradores ou vendedores.
mas o único problema é que, se o preço cair, haverá mais compradores, com certeza!
caret link - mesmo treinamento de classificação e regressão - como um MO trivial, mesmo sklearn para Python.
Leia com mais atenção e não precisará inventar nada
O script calcula a importância dos preditores em uma janela deslizante usando dois algoritmos diferentes, o principal e um outro modo... Exatamente como você pediu.
O Forrest fornece a frequência de uso do preditor em um algoritmo específico, portanto, ele facilmente dá alta importância aos preditores que NÃO estão relacionados ao alvo.
Leia com mais atenção e não invente coisas.
Você não pode ler com mais atenção se caret for realmente escrito dessa forma.
O Forrest fornece a frequência de uso do preditor em um algoritmo específico, portanto, é fácil dar grande importância a preditores que NÃO estão relacionados ao alvo.
Repito: há dezenas de seletores de fichas prontos, e todos estão procurando uma conexão com o alvo, tudo já foi inventado antes de nós, há muito tempo.
Acho que vi algumas dicas sobre a aplicação da análise de sobrevivência. Há algo interessante nesse sentido? Tenho algumas ideias relacionadas à substituição do tempo de parada pelo valor do movimento máximo de preço na direção desejada durante uma negociação antes que o stop seja acionado. A ideia básica é procurar desvios em relação ao comportamento que deveria ser para uma oscilação aleatória. A propósito, nessa área, a aplicação de matstat (regressão de Cox, por exemplo) e MO também está muito desenvolvida.
... o tamanho da janela também é um tamanho de janela flutuante
O ML enfrenta desafios distintos no contexto da RL, em que os dados são gerados pela interação do modelo com o ambiente usando uma política (possivelmente aleatória)
ou seja, primeiro você precisa modelar o ambiente atual e, em seguida, os fs nele e o comportamento correspondente, ou seja, o ator deve ter um estado - essa é a base para mudar para uma nova janela (também conhecida como levar em conta o tamanho da janela flutuante) e, portanto, para uma nova política de ambiente e o comportamento correspondente/novo do ator nele ... Em geral, o Deep Reinforcement Learning é provavelmente mais adequado, no qual
Por exemplo, há a teoria dos jogos (interação do ator com o ambiente) e a teoria da informação (tangência das informações às respostas do ator e às reações do ambiente, ou seja, novas condições ambientais sendo formadas, também conhecidas como consequências)... - A propósito, eu não entendi o que SanSanych Fomenko quis dizer com o termo teoria da informação . .. ou sua tese está sendo mal interpretada novamente?
p.s. Eu mesmo não testei o exemplo....
Não posso ser mais cuidadoso se o caret é realmente o que ele representa.
Ele diz classDist {caret}, ou seja, especifica uma função específica que faz parte do PACKAGE do caret
Pelo que entendi, você não conhece o R. Então, por que está perdendo seu tempo neste tópico e no MO em geral?
Sem o domínio do R, a discussão sobre MO não tem sentido.