Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1437

 

demorou muito tempo a perceber, mas parece que sim. A floresta de Alglib é propensa a sobre-aprendizagem à medida que o tamanho da amostra aumenta, uma vez que é um binge ininterrupto. Assim, com um tamanho de amostra moderado, pode dar uma boa generalização, mas com um tamanho de amostra maior, o número de divisões está fora das tabelas e lá sem poda, é apenas memorização. Portanto, a poda é necessária para aumentar a amostra.

Eu ainda não vi como funciona na nova versão no site deles. É possível que esta falha tenha sido corrigida.

 
Maxim Dmitrievsky:

demorou muito tempo a perceber, mas parece que sim. A floresta de Alglib é propensa a sobre-aprendizagem à medida que o tamanho da amostra aumenta, uma vez que é um binge ininterrupto. Assim, com um tamanho de amostra moderado, pode dar uma boa generalização, mas com um tamanho de amostra maior, o número de divisões está fora das tabelas e lá sem poda, acaba por ser apenas memorização. Portanto, a poda é necessária para aumentar a amostra.

Eu ainda não vi como funciona na nova versão no site deles. Talvez esta falha tenha sido corrigida.

A poda deve controlar a integridade, ou seja, deve cortar não menos de 0,5-1% de cobertura de uma amostra.

 
govich:

Por que você está torturando o software do século passado, no fórum cibernético eles sugeriram uma variante cinco vezes mais rápida. O autor de NeyroPro confessou que ele desistiu de suas posições por algumas décadas, agora eles estão escrevendo um código mais otimizado.

O multiplayer em C, nada mal, nada mal, é o nosso Maxim para alimentar, ele estava procurando onde pilhar MLP, e aqui está a pura linha C 50, embora ainda não seja o seu nível.

 
Maxim Dmitrievsky:

Sem retornados a partir de agora, enviei-lhe um e-mail da melhor maneira, leia-o à sua vontade )

Tudo bem, sem necessidade de retornos ou quaisquer indicadores, IO é capaz de encontrar a correlação no preço líquido. Como na vida real, ou no trabalho num escritório e na relação patrão-subordinado.

 
Maxim Dmitrievsky:

demorou muito tempo a perceber, mas parece que sim. A floresta de Alglib é propensa a sobre-aprendizagem à medida que o tamanho da amostra aumenta, uma vez que é um binge ininterrupto. Assim, com um tamanho de amostra moderado, pode dar uma boa generalização, mas com um tamanho de amostra maior, o número de divisões está fora das tabelas e lá sem poda, acaba por ser apenas memorização. Portanto, a poda é necessária para aumentar a amostra.

Eu ainda não vi como funciona na nova versão no site deles. Provavelmente, esta desvantagem está resolvida.

Não. Há apenas funções reescritas, acho eu, para velocidade. A profundidade ainda é até a última divisão.
Limite a profundidade por si mesmo - coloque o contador (profundidade ou número de exemplos em folha) e, quando excedido, termine a divisão. Nas minhas experiências não levou a nenhuma melhoria no OOS, ainda os mesmos 50+-5%.
 
Maxim Dmitrievsky:

Pelo menos nesse processo eu vi tanto a estacionaridade como a presença de informação mútua com a fila de origem. Há algumas aberrações, que também podem ser corrigidas de alguma forma, mas cabe-lhe a si decidir

A fórmula é simples, eu reescrevi-a em mql.

Eu também ponderei durante algum tempo sobre o uso de informação mútua, acho que faz sentido, talvez até um graal.

 
Kesha Rutov:

Tudo bem, não há necessidade de retornados ou quaisquer indicadores, IO é capaz de encontrar dependências no preço líquido. Serei rigoroso, mas justo, como na vida real, ou no trabalho num escritório, numa relação patrão-subordinado.

Não, Kesha, na vida real e aqui no fórum você não tem autoridade suficiente para compartilhar nada com você. Trabalha nisso.

 
elibrarius:
Não. Há simplesmente funções reescritas, suponho, para a velocidade. Ainda há profundidade para a divisão vencedora/Última.
Limite você mesmo a profundidade - coloque um contador (profundidade ou número de exemplos na folha) e, quando excedido, termine a fenda. Nas minhas experiências não levou a nenhuma melhoria no OOS, ainda os mesmos 50+-5%.

Não tenho idéia de como funciona, mas diz que produz ordens de magnitude menos floresta, ou seja, na verdade tem que se reciclar menos porque o número de opções é menor, mesmo que seja o mesmo em profundidade.

 
elibrarius:
Não. É apenas funções reescritas lá, acho eu, para velocidade. A profundidade ainda está até a divisão vencedora/última.
Limite você mesmo a profundidade - coloque um contador (profundidade ou número de exemplos na folha) e, quando excedido, termine a divisão. Nas minhas experiências não levou a nenhuma melhoria no OOS, ainda os mesmos 50+-5%.

Então você deve estar usando retornos, já que todos foram desenformados pelos desmotivadores forex alyosha e wacky wizard, e os retornos são independentes, não há mais informações neles, não há mais níveis ou linhas de tendência, SB puro.

 
Kesha Rutov:

Eu também penso há algum tempo no uso de informação mútua, acho que faz sentido, talvez até um graal.

É uma forma muito correta de pensar, pelo menos ... a liberdade que eu reescrevi com sucesso da SI é apenas sobre isso