Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2820

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Reforço de gradiente

Na bandeja, o asscgasuaumenta para 0,85
, mas no teste ele cai para 0,75.
gb


Como opção para aumentar o assgassu, você pode tentar aproximar a influência de variáveis significativas , para cada classe -1, 0, 1
Para usar esses splines como novas variáveis.

Por exemplo, para a classe 1, a influência do RSI foi a seguinte
s1

Aproximada, temos um novo spline.
s2

E assim por diante, para cada variável e cada classe.
Como resultado, será obtido um novo conjunto de splines, que alimentamos na entrada em vez das variáveis originais.

 
Roman #:

Aumento de gradiente

Na trilha, o ganhoaumenta para 0,85
, mas cai para 0,75 no teste


Como uma opção para aumentar o asssugasu, você pode tentar aproximar o efeito de variáveis significativas , para cada classe -1, 0, 1
Para usar esses splines como novas variáveis.

Por exemplo, para a classe 1, o impacto do RSI foi o seguinte

Aproximado, obtivemos um novo spline.

E assim por diante, para cada variável e cada classe.
Como resultado, obtemos um novo conjunto de splines, que alimentamos com a entrada em vez das variáveis originais.

Muito louvável!!!

Bem, obtive 0,83 no xgboost, mas já com outras variáveis, peguei o ohlc e o donchian channel e construí todas as relações possíveis entre as variáveis, cada uma com cada uma... Obtive mais de 10 mil sinais....
Mas havia cerca de 300 variáveis com sinais importantes.

Ideia interessante com aproximação, embora eu não a entenda, tente.... Interessante.
Se você conseguir chegar a 0,9, acho que será legal.


=======
Quero criar um construtor automático de recursos, mas não consigo me organizar com a arquitetura de código....
Em essência, deveria ser uma bomba, mas isso é em teoria.

=======
Em que você treina modelos?
 
mytarmailS #:
Bem, isso é louvável!

Bem, obtive 0,83 no xgboost, mas já em outras variáveis, peguei o ohlc e o canal donchian e construí todas as relações possíveis entre as variáveis, cada uma com cada uma... Obtive mais de 10 mil sinais....
Mas havia cerca de 300 variáveis com sinais importantes.

Ideia interessante com aproximação, embora eu não a entenda, tente.... Interessante.
Se você conseguir extrair 0,9, acho que será legal.


=======
Quero criar um construtor automático de recursos, mas não consigo entender a arquitetura do código....
Em essência, ele deveria ser uma bomba, mas isso é em teoria

=======
Em que você treina seus modelos?

Nesses exemplos, todas as relações possíveis entre as variáveis foram definidas automaticamente.
Embora você possa desativá-las ou definir variáveis específicas para a relação.
k7


Brinquei com o ajuste sem aproximação, aumentei o número de nós por árvore para o número de variáveis.
O modelo ficou mais complexo, treinado por 12 minutos.
Na linha de base, o assugasusubiu para 0,97
, mas o teste estraga tudo em 0,74.
k6

Em geral, provavelmente há algo em que trabalhar e pensar. Talvez algo saia dos seusdados.
Há muitas configurações diferentes no programa, mas não entendo muito bem como trabalhar com elas.
Estou estudando a funcionalidade desde ontem ))
E o seu conjunto de dados surgiu por acaso, para estudar a funcionalidade, bem, talvez algo saia dos seus dados.

Não entendo muito bem o que você quer dizer com construtor automático de recursos?
Busca automática de recursos em si ou busca automática de relações entre recursos existentes?

 
Roman #:

Nesses exemplos, todos os relacionamentos possíveis entre variáveis foram definidos automaticamente.
Embora você possa desativá-los ou definir variáveis específicas para o relacionamento.

Não, não foi isso que eu quis dizer.

Eu quis dizer que treinei o xgboost em outros recursos para obter akurasi 0,83 em novos dados.

Construí as características do OHLC e de outro indicador

de acordo com o princípio

O[i] - H[i-1]

L[i-5]-indic[i-10]

........

....

..

e assim todas as combinações possíveis (todas com todas).

Obtive cerca de 10.000 características.

300 delas úteis.

O modelo deu 0,83 nos novos dados.

===========

Roman #:

Não entendo muito bem o que você quer dizer com um criador automático de características.

Quero automatizar o descrito acima para que o próprio computador construa os recursos e, assim, não haverá 10 mil recursos para escolher, mas um bilhão, por exemplo....

Roman #:

Pesquisa automática dos próprios recursos ou pesquisa automática de dependências entre os recursos disponíveis?

criação/construção automática de recursos ---> teste de adequação ---> seleção dos melhores ---> possivelmente mutação dos melhores em busca de outros ainda melhores ....

E tudo isso é automático.

Baseado no MSUA, se você já o leu... mas apenas baseado nele....

 
Roman #:

Há muitas configurações diferentes no programa, mas não entendo muito bem como trabalhar com elas.

Estouapenas estudando a funcionalidade desde ontem ))
E seu conjunto de dados, a propósito, para estudar a funcionalidade, bem, talvez seja possível extrair algo de seus dados.

O que é esse programa?

 
As conclusões sobre alvos e atributos são as mesmas do HMM. Não está claro de onde elas vêm 😀
 
Pessoas não estúpidas que pensam que proximidade e probabilidade são a mesma coisa não entendem.....
 
O que eles não ensinam na escola profissionalizante é que, matematicamente, qualquer matriz é a mesma 😀😀😀😀 e as operações sobre elas são as mesmas. Apenas os algoritmos de definição de cluster e os nomes diferem.
 
Sim, matematicamente, qualquer matriz é a mesma, portanto, a proximidade e a probabilidade são as mesmas)))).
Não passe vergonha, seu não-estudante.
 

ler probabilidadegeométrica

Ele é um verdadeiro toco, se agarra a cada palavra.

Você tem distrofia cognitiva total, como pode argumentar sobre qualquer coisa?
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