Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2848

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:

Tente construir um histograma (no sentido convencional usual) para uma amostra de alturas de coluna. Você também pode tentar construir uma função de sobrevivência.

Eu a construí, e como você pretende usá-la?

Quanto à função de sobrevivência, não sei como usá-la.

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

Então você o construiu, e como pretende usá-lo?

Quanto à função de sobrevivência, não sei como usá-la.

Por exemplo, na primeira figura, há um declínio perceptível em torno de 8-9, que corresponde à sua cerca e às árvores. É possível ver com mais precisão a inclinação do declínio no gráfico da função de sobrevivência - ali ela é definida por uma seção horizontal.

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:

Por exemplo, na primeira figura, há um declínio perceptível em torno de 8-9, que corresponde à sua cerca e às árvores. É possível ver o segmento de declínio com mais precisão no gráfico da função de sobrevivência - ali ele é definido por uma seção horizontal.

Está claro que o histograma pode ser dividido em duas partes, mas é uma questão de automação e unificação do processo. Se o spread não for grande em termos absolutos, o histograma não o mostrará.

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

Está claro que o histograma pode ser dividido em duas partes, mas aqui a questão é a automação e a unificação do processo. Se a dispersão não for grande em termos absolutos, o histograma não a mostrará.

É por isso que escrevi sobre a função de sobrevivência (há também uma função de risco). Não tenha preguiça de aprender coisas novas e não tente inventar tudo sozinho - alguém já resolveu qualquer um de seus problemas.

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

Não tenha preguiça de aprender coisas novas e não tente inventar coisas por conta própria - qualquer problema que você tenha já foi resolvido por outra pessoa.

++++

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:

É por isso que escrevi sobre a função de sobrevivência (há também uma função de risco). Não tenha preguiça de aprender coisas novas e não tente inventar tudo por conta própria - alguém já resolveu seus problemas.

Vamos ser específicos - o que você se propõe a fazer - referir-se a corpos etéricos sem uma compreensão produtiva de como e por que usá-los é uma perda de tempo.

Se você estiver pronto para ajudar a entender o algoritmo de criação da função de sobrevivência, eu escreverei o código e pensaremos mais a respeito. E suas suposições sobre minha preguiça são simplesmente um insulto, considerando a quantidade de informações que eu processo para aplicar em minhas tarefas.

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

Vamos ser específicos - o que você propõe fazer - referir-se a corpos etéricos sem uma compreensão produtiva de como e por que usá-los é uma perda de tempo.

Se você estiver disposto a me ajudar a entender o algoritmo de criação da função de sobrevivência, escreverei o código e pensaremos melhor. E suas suposições sobre minha preguiça são simplesmente um insulto, considerando a quantidade de informações que eu processo para aplicar em minhas tarefas.

Em termos gerais, você não é preguiçoso para derrubar árvores, mas é preguiçoso para afiar um machado.

Função de risco, a variante mais simples de R

#  x - выборка, y - функция риска
x <- sort(x)
nx <- length(x)
y <- log(nx/(nx:1))
plot(x, y, type = "l")

As seções da curva próximas à linha horizontal correspondem a quedas no histograma, e aqui essas seções podem ser determinadas com mais precisão, pois não há vínculo com o particionamento (como nos histogramas). Eu o utilizo, por exemplo, ao estudar a distribuição de alturas de joelhos em ziguezague.

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:

Função de risco, variante mais simples de R

O que você quer dizer com nx:1? Você não obtém mais de um número no vetor y depois de procurar o logaritmo? Não conheço a sintaxe do R.

Aleksey Nikolayev #:

As seções da curva próximas à linha horizontal correspondem a depressões no histograma, e aqui essas seções podem ser definidas com mais precisão, já que não há vínculo com o particionamento (como nos histogramas). Eu uso, por exemplo, ao estudar a distribuição das alturas dos joelhos em ziguezague.

"Perto" - como unificar o grau de proximidade? Quero um algoritmo, não uma estimativa manual no final.

Até o momento, estamos criando um preditor simples que mostrará a porcentagem de tais outliers na amostra. Em seguida, podemos pensar na opção de estimar a distribuição desses outliers na amostra.

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

O que você quer dizer com nx:1? Você não obtém mais de um número no vetor y depois de procurar o logaritmo? Não conheço a sintaxe do R.

É um vetor de comprimento nx com valores de nx a 1. Aprenda R, afie seu machado.

Aleksey Vyazmikin #:

"Close" - como unificar o grau de proximidade? Preciso de um algoritmo, não de uma estimativa manual no final.

Depende da sua tarefa, cabe a você decidir como. É improvável que minha variante funcione para você - eu uso um desvio da forma teórica da função de risco calculada para o SB.

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:

É um vetor de comprimento nx com valores de nx a 1. Aprenda R, afie seu machado.

nx é o número de elementos do mesmo. Como ele pode ser até 1 se for maior que 1?

De modo geral, o artigo enfatiza que você precisa conhecer a distribuição antes de aplicar o método em si.