Você sabe como fazer canais? - página 3

 

A regressão não linear refere-se a modelos de aprendizagem de máquinas, o principal problema com os modelos é o sobreajuste, ou seja, o sobreajuste à fatia atual do gráfico, como já foi escrito acima. Este modelo está sendo constantemente ajustado para novos dados, portanto, em certos pontos sua eficiência tende a zero. Para evitar que isso aconteça, devemos utilizar a validação cruzada e a não realização de testes por amostragem. Qualquer pessoa que esteja mais ou menos familiarizada com o assunto, mesmo sem correr no testador, entenderá imediatamente que este canal não funcionará com dados reais

 
Maxim Dmitrievsky:

Aregressão não linear refere-se a modelos de aprendizagem de máquinas, o principal problema com os modelos é o sobreajuste, ou seja, o sobreajuste à fatia atual do gráfico, como já foi escrito acima. Este modelo está sendo constantemente ajustado para novos dados, portanto, em certos pontos sua eficiência tende a zero. Para evitar que isso aconteça, devemos utilizar a validação cruzada e o teste por amostragem. Qualquer pessoa que esteja mais ou menos familiarizada com o assunto mesmo sem correr no testador entende imediatamente que este canal não funcionará com dados reais.


As equações da diferença polinomial de ordem N não têm este inconveniente. Mais cedo ou mais tarde, testarei o canal também nestas equações.

 
Aleksey Panfilov:

As equações de diferença dos polinômios de ordem N carecem desta desvantagem. Mais cedo ou mais tarde, verificarei também o canal nestas equações.


o que são eles? ) equações de diferença, e por que elas são desprovidas?

 
Maxim Dmitrievsky:

o que são eles? ) equações de diferença, e por que elas são desprovidas?

Se não for estritamente isso:

A fórmula clássica da EMA, se tomada, é uma equação de diferença do primeiro grau, (mas da segunda ordem - a ordem específica é determinada pelo número de pontos sobre os quais a próxima linha, como uma régua ou um molde) é traçada, o análogo completo da alavanca de Arquimedes. Interpolação. Usando o ponto previamente calculado e o último valor de preço, o próximo ponto é construído adjacente ao calculado e não é redesenhado.

Para o polinômio da segunda ordem, utilizando dois pontos previamente calculados e o último preço (tomo o ponto aberto ou a mediana da penúltima barra), um ponto adjacente aos dois primeiros é traçado e também não redesenhado. E assim por diante. Se invertermos a fórmula, podemos extrapolar, ou seja, usando três pontos adjacentes calculados com base no polinômio do segundo grau, construir o quarto ponto com a distância dada a partir dos três primeiros. Este ponto também não é redesenhado.

Se necessário, você pode ativar o modo de visibilidade das linhas de desenho(ou seja, o cálculo de todos os pontos vizinhos até qualquer ponto do laço) e estas linhas de desenho serão redesenhadas a partir de cada novo preço.

Fórmulas de exemplo.

      a1_Buffer[i]=((open[i] - Znach)    +5061600*a1_Buffer[i+1 ]-7489800   *a1_Buffer[i+2 ]+4926624*a1_Buffer[i+3 ]-1215450*a1_Buffer[i+4 ])/1282975;

      a2_Buffer[i]=  3160*a1_Buffer[i]   -6240   *a1_Buffer[i+1 ]    +  3081*a1_Buffer[i+2 ];

      a3_Buffer[i]=((open[i] - Znach)    +5061600*a3_Buffer[i+1 ]-7489800    *a3_Buffer[i+2 ]+4926624*a3_Buffer[i+3 ]-1215450*a3_Buffer[i+4 ])/1282975;

      a4_Buffer[i]=  2701*a3_Buffer[i]   -5328   *a3_Buffer[i+1 ]    +  2628 *a3_Buffer[i+2 ];

Fórmulas com divisão (primeira e terceira) são interpolação (encontrar um ponto dentro de um intervalo).

As fórmulas sem divisão são extrapolação (encontrar um ponto fora do intervalo inicial).

 
Aleksey Panfilov:
Se não for estritamente isso:

A fórmula clássica da EMA, se tomada, é uma equação de diferença da primeira ordem, (mas da segunda ordem - a ordem específica é determinada pelo número de pontos sobre os quais a próxima, como uma régua ou um molde) é traçada, o análogo completo da alavanca de Arquimedes. Interpolação. Usando o ponto previamente calculado e o último valor de preço, o próximo ponto é construído adjacente ao calculado e não é redesenhado.

Para o polinômio da segunda ordem, utilizando dois pontos previamente calculados e o último preço (tomo o ponto aberto ou a mediana da penúltima barra), um ponto adjacente aos dois primeiros é traçado e também não redesenhado. E assim por diante. Se invertermos a fórmula, podemos extrapolar, ou seja, usando três pontos adjacentes calculados com base no polinômio do segundo grau, construir o quarto ponto com a distância dada a partir dos três primeiros. Este ponto também não é redesenhado.

Se necessário, o modo de visibilidade das linhas de desenho pode ser ativado e estas linhas serão redesenhadas a partir de cada novo preço.

Exemplo de fórmulas.

Fórmulas com divisão (a primeira e a terceira) são interpolação (encontrar um ponto dentro de um intervalo).

As fórmulas sem divisão são extrapolação (encontrar um ponto fora do intervalo inicial).


Curioso, mas não muito certo porque isto deveria prever adequadamente um mercado instável, por exemplo...

agora lendo este materialhttp://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-iv-stability-selection-rfe-and-everything-side-by-side/

 
Maxim Dmitrievsky:

curioso, mas não sabe por que deveria prever adequadamente um mercado instável, por exemplo...

agora lendo este materialhttp://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-iv-stability-selection-rfe-and-everything-side-by-side/


Estas equações também não prometem prever o comércio, elas apenas constroem curvas de determinados polinômios ou sinusoidais com base em toda a história.

Na verdade, assim como a regressão não promete prever a licitação. :)

 
Aleksey Panfilov:

Estas equações não prometem prever a licitação, elas apenas constroem curvas de determinados polinômios ou sinusoidais com base em toda a história.

Na verdade, nem a regressão promete prever a licitação. :)


Portanto, minha idéia principal agora é a amostragem automática dos traços mais informativos (no momento atual) através de florestas aleatórias com intervalo de tempo especificado e reciclagem automática... porque se você pegar todo o histórico, então o modelo fica muito áspero, se você pegar poucos, então ele é sempre reciclado... e se você variar a qualidade e a quantidade de traços através da importância dos recursos e fazer validação cruzada, então há a chance de pegar periodicamente as regularidades necessárias

Mas é uma dor tão grande no pescoço que há muito me arrependo de usá-la, mas agora não há volta a dar :)

 
Maxim Dmitrievsky:

agora minha idéia principal é fazer uma amostragem automática dos traços mais informativos (no momento atual) através de florestas aleatórias com um certo intervalo de tempo e reciclagem automática... porque se você tirar todo o histórico você fica muito grosseiro, se você tirar poucos é sempre reciclado... e se você variar a qualidade e a quantidade de traços através da importância do recurso e fazer validação cruzada você tem uma chance de pegar periodicamente as regularidades necessárias

mas é uma dor tão grande no pescoço que há muito me arrependo de usá-la, mas não há volta a dar :)


Aqui já estamos entrando em redes neurais, mas você não verá nenhum canal lá. :) Embora possam estar no código.

Mas a uma linha baseada na inércia ou a uma linha sinusoidal, um canal visual pode ser anexado. )

 
Aleksey Panfilov:

Aqui já entramos em redes neurais, e você não consegue ver os canais ali. :) Embora possam estar no código.

Mas é possível fixar um canal visual a uma linha construída com inércia ou a uma linha sinusoidal. )


Bem, por quê, construir curvas baseadas em valores nas saídas de ns e você pode canalizar... mas não vejo muito sentido em canais, porque a maioria dos diferentes tipos de sinais para o TS são perdidos e você recebe apenas uma estratégia para voltar à média

 
Maxim Dmitrievsky:

Bem, por que, construir curvas baseadas em valores nas saídas de ns e canais é possível... mas não vejo muito sentido em canais, porque a maioria dos diferentes tipos de sinais para o TS são perdidos e você obtém apenas uma estratégia para retornar à média


Saudações Maxim! É exatamente assim que acontece.