Onde está a linha entre o encaixe e os padrões reais? - página 4
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A resposta está errada. Justamente quando treinar NS eu tiro o período de OOS menos do que o período da amostra de treinamento. Porque a BP é não-estacionária e se você fizer o oposto, você só terá um pequeno ajuste de amostra e um resultado muito questionável sobre o OOS.
E eu não disse que o OOS deveria ser maior ou igual à amostra de treinamento.
Estou dizendo que à medida que o tamanho do OOS diminui, ou seja, à medida que a relevância da otimização aumenta, a representatividade do próprio OOS também diminui. Ou seja, muito rapidamente você alcança aquela sela, que você mencionou corretamente, há um efeito muito desagradável de otimização com OOS muito pequeno, no qual TC é otimizado no OOS, mas não na amostra de treinamento - "aprender ao contrário".
Como sempre, a média dourada está em algum lugar no meio. :) E este meio-termo para cada TS em particular está em lugares diferentes.
Em resumo, não há e não pode haver uma recomendação clara sobre qual o tamanho do OOS. Você só pode confiar em seu instinto e em sua experiência.
encaixe da segunda instância...
;)
encaixe da segunda instância...
;)
:) É um reforço da confiança, no entanto!
O problema com este é que está cada vez mais alto...
Não é apropriado para a idade.
;)
Onde está a linha entre o encaixe e os padrões reais?
Olhando para o mercado, vemos que os padrões possivelmente existentes não podem ser parametricamente constantes. Cada sistema tem um nível de ajuste e um nível de regularidade de um ou mais eventos.
E a preponderância em direção ao segundo nível é responsável pela racionalidade da própria idéia comercial.
Pensando de forma abstrata. O pensamento de outros seria interessante.
Ela depende de muitos fatores, e a principal dependência é do próprio sistema. Por exemplo:
1.Grande amostra - bem, isso é sempre uma coisa boa, se a 6000 seguidas funciona consistentemente - por que não trabalhar um pouco mais?
2. a correlação de algumas características esperadas - por exemplo, a influência de um evento no mercado é esperada e confirmada pela história - então você pode levar em conta uma amostra não muito grande, digamos, cerca de 100 eventos, ou até menos.
3. a correspondência dos parâmetros com alguns parâmetros esperados. Em princípio o mesmo que no item 2, mas do outro lado - por exemplo, para sistemas de tendência, a %% de transações bem sucedidas e a relação de lucro médio para o prejuízo são aproximadamente claros.
E assim por diante.
Mais importante ainda, não há um método de trabalho a 100%. Embora, do ponto de vista da engenharia, exista uma - é chamada "diversificação". :)
Mesmo lugar - onde o pêndulo está...
o)... O riso esperado... Mas na verdade, as estatísticas são mais legais do que muitas outras pessoas. São apenas os estereótipos impostos pelo sistema que impedem muitos de sair do círculo em que entram. É uma série de manuais de AT, onde tudo começa com médias móveis... A questão é, por que se preocupar em estudá-los se toda a direção com dados médios é lixo. Eles mostram o presente na melhor das hipóteses. Estou falando de TODOS os indicadores embutidos no MT :o). Exceto talvez um ziguezague, que é como o leite. E para onde ir? Como dizemos em Deribasovskaya... Isso é o que fazemos :o).
.... Nomeadamente 5/95% não para melhor....
Diga-nos, por favor, onde você obteve estas estatísticas?
E esta é uma compilação. Ensinei durante dois anos em uma academia de intercâmbio de TA. Cerca de 60 semanas para 10 - 15 pessoas - cerca de 700 pessoas, das quais em alguns anos eu vejo apenas 20 pessoas, e isso não significa que todas elas ganhem. Eu sou o único que ganha :o))
o)...risos esperados...
E isto é uma coleção de coisas. Ensinei em uma academia de TA de estoque por dois anos. Cerca de 60 semanas de 10 a 15 pessoas - cerca de 700 pessoas, das quais, após alguns anos, vejo apenas 20 pessoas, o que não significa que todas elas ganhem. Eu sou o único que ganha :o))
Nibora! Você?
;)
E esta é uma compilação. Lecionei em uma academia de AT durante dois anos. Cerca de 60 semanas para 10 - 15 pessoas - cerca de 700 pessoas, das quais em alguns anos vejo apenas 20 pessoas. E isso não significa que todas elas ganhem. Eu sou o único que ganha :o))
A questão é que tais declarações sem especificar o período de tempo e como foram obtidas são completamente sem sentido. mesmo para os professores.
E as estatísticas reais, por exemplo, o rann postado. Mas também não é sobre os clientes, mas sobre as contas.
E eu não disse que o OOS deveria ser maior ou igual à amostra de treinamento.
Estou dizendo que com a diminuição do tamanho do OOS, ou seja, com o aumento da relevância da otimização, a representatividade do próprio OOS diminui. Ou seja, muito rapidamente você chega àquela mesma sela sela sela que você corretamente mencionou, há um efeito muito desagradável de otimização quando o OOS é muito pequeno, quando TC é otimizado no OOS, mas não na amostra de treinamento - "aprendizagem reversa".
Como sempre, a média dourada está em algum lugar no meio. :) E este meio-termo para cada TS em particular está em lugares diferentes.
Em resumo, não há e não pode haver uma recomendação clara sobre quão grande deve ser o OOS. Você só pode confiar em seu instinto e em sua experiência.
Não há necessidade de nenhum talento aqui. Período de amostragem e OOS na utilização de pacotes de redes neurais são selecionados empiricamente uma vez para entradas específicas e mais adiante não são alterados. Isto é, se as entradas de NS são adequadas, então tudo o resto é uma questão de técnica, mas não de intuição.
Quanto ao testador MT, tudo é mais complicado porque, como já mencionado, não há como separar as moscas das costeletas, ou seja, amostra otimizada da dianteira e é quase impossível capturar o momento em que a otimização se transforma em ajuste. Para ser exato, é possível interromper manualmente a otimização e executar para frente gradualmente aumentando o número de passagens para capturar o momento, mas levando em conta que o tempo de otimização pode ser bastante longo e para frente você precisa mudar a data a cada vez, então o interesse em tal abordagem vai muito além.
Nibora! Você?
;)
Não consegui...
Lecionei durante dois anos em uma academia de AT. Cerca de 60 semanas a 10 - 15 pessoas - cerca de 700 pessoas, das quais um par de anos eu vejo apenas 20 pessoas. Eu sou o único que ganha :o))
A questão é que tais declarações sem especificar o período de tempo e como foram obtidas são completamente sem sentido. mesmo para os professores.
E as estatísticas reais, por exemplo, o rann postado. Mas também não se trata de clientes, mas de contas.
Conheço as estatísticas reais. E você também as conhece, se fizer algo no mercado. Especialmente porque o período e o método estão claramente escritos na parte superior.