Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3118
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Para mim, a ideia de filtrar os erros é completamente incompreensível.
Acontece que, se o modelo prevê 50/50, então, descartando os 50 ruins, o restante prevê 100%? Isso é apenas superaprendizagem e nada mais.
O erro de classificação decorre do fato de que os mesmos valores de preditores em alguns casos preveem corretamente e, em outros casos, não corretamente, e esse é o problema, cuja eliminação pode ser feita somente na etapa de filtragem da "força da relação" entre o preditor e a variável-alvo, o que é completamente impossível, se Deus quiser filtrar os preditores e, com isso, reduzir o erro de classificação em 10%.
Sua filosofia está clara há muito tempo, onde estão os resultados? ) Quais são eles, mostre-me.
Obtive uma melhoria no OOS e me alegrei, continuo melhorando até que a abordagem se esgote.Vamos chamar o primeiro modelo de modelo principal, que divide o espaço de recursos em compra/venda com uma linha preta. E o segundo é o metamodelo, que divide o espaço total de recursos em negociar/não negociar (linha vermelha).
Agora, vamos imaginar outra variante, quando há dois metamodelos e cada um deles divide diferentes espaços de características das classes COMPRAR e VENDER em negociar/não negociar separadamente (duas linhas vermelhas).
Uma questão puramente teórica "para se pensar" é se a segunda opção é melhor. E, se for melhor, por quê. Por favor, comente.
Um pedido, provavelmente até mesmo para Alexei Nikolaev, é como determinar o efeito de tal "intervenção". Afinal, você obterá duas distribuições de probabilidade de dois metamodelos, que podem ser comparados/avaliados/dispersos.Se for de um ponto de vista prático, concordo com a opinião de Forester.
Se for puramente de um ponto de vista teórico, não é possível contrastar as duas abordagens. Para entender isso, basta pensar nas linhas vermelhas retas da segunda figura como partes de uma única linha curva. Essencialmente, isso significa apenas que a segunda opção é mais flexível e complexa, o que lhe dá mais opções (no bom e no mau sentido)
Do ponto de vista prático, concordo com a opinião de Forester.
Se for puramente de um ponto de vista teórico, é possível não contrastar essas duas abordagens. Para entender isso, basta pensar nas linhas vermelhas retas da segunda figura como partes de uma única linha curva. Essencialmente, isso significa apenas que a segunda opção é mais flexível e complexa, o que lhe dá mais opções (no bom e no mau sentido)
Você precisa de uma medida quantitativa da força da relação entre o preditor e o alvo. Já escrevi muitas vezes neste fórum, fiz referências a pacotes R e até citei os resultados de meus cálculos.
Concordo, mas, às vezes, alguns recursos melhoram a qualidade da previsão. Aqui está um exemplo simples. O aquecimento diurno é afetado pela quantidade de cobertura de nuvens e umidade.
Todos os meteorologistas sabem que, com alta umidade, mesmo com um céu sem nuvens, o aquecimento será menos significativo do que com baixa umidade. Portanto, precisamos observar a "relação" dos sinais.
Concordo, mas às vezes alguns sinais podem melhorar a qualidade de uma previsão. Aqui está um exemplo simples. O aquecimento diurno é influenciado pela quantidade de cobertura de nuvens e umidade do ar.
Todos os meteorologistas sabem que, com alta umidade, mesmo com um céu sem nuvens, o aquecimento será menos significativo do que com baixa umidade. Portanto, precisamos observar a "relação" dos sinais.
Em qual modelo do MoD é possível levar isso em conta?
Se você não filtrá-lo, ainda receberá um erro heh-heh. O MO é, em essência, uma adaptação da história, que não precisa ser repetida exatamente.
As notícias, as declarações dos agentes de poder do mundo deixarão o MoD no escuro. Caso contrário, os governantes devem falar na direção do MdD e as notícias devem ser divulgadas de acordo com as instruções do MdD. A cauda abana o cachorro (c).
Mas as coisas não são tão tristes se você usar modelos de mercado. Pode haver menos espaço para precisão, mas há uma probabilidade maior de ver a direção e a duração do movimento.
Bem, o fato de você ler minhas postagens e seguir minhas dicas me deixa feliz).
Em qual modelo de MOE é possível levar isso em consideração?
Existe um catboost.
https://catboost.ai/en/docs/concepts/python-reference_catboostclassifier_get_feature_importance
Acho que os touros e os ursos negociam de forma diferente. O mesmo euro geralmente cai rapidamente e depois sobe lentamente. É um comportamento diferente.
Se você não filtrá-lo, ainda receberá um erro heh-heh. O MoD é essencialmente uma adaptação de uma história que não precisa ser exatamente a mesma.
As notícias e as declarações dos agentes de poder do mundo deixarão o MoD no escuro. Caso contrário, os governantes devem falar na direção do MoD e as notícias devem ser divulgadas de acordo com as instruções do MoD. A cauda abana o cachorro (c).
Mas as coisas não são tão tristes se você usar modelos de mercado. Pode haver menos espaço para precisão, mas há uma probabilidade maior de ver a direção e a duração do movimento.
Bem, o fato de você ler minhas postagens e seguir minhas dicas me deixa feliz).
Não só o MO não ajudará, mas a probabilidade também não ajudará.
Regras de margem.
Existe algum script que mostre essa diferença? Eu mesmo tenho uma visão um pouco diferente(link para uma versão generalizada).
Talvez isso tenha sido lembrado pelas emoções, porque drenou meu depósito. Não excluo a possibilidade de que tudo seja igual ou vice-versa)))