Discussão do artigo "Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 18): Comparando a eficácia do TruncatedSVD e NMF no tratamento de dados complexos de mercado"
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Novo artigo Ciência de dados e aprendizado de máquina (Parte 18): Comparando a eficácia do TruncatedSVD e NMF no tratamento de dados complexos de mercado foi publicado:
A decomposição em valores singulares truncada (TruncatedSVD) e a fatoração de matriz não negativa (NMF) são métodos de redução de dimensionalidade. Ambos podem ser bastante úteis ao trabalhar com estratégias de negociação baseadas na análise de dados. Neste artigo, analisamos a aplicabilidade desses métodos no processamento de dados complexos de mercado, incluindo suas capacidades de redução de dimensionalidade para otimizar a análise quantitativa nos mercados financeiros.
Sejamos honestos: na maioria das aplicações reais, muitos conjuntos de dados usados para construir modelos de aprendizado de máquina têm um número muito grande de funções ou variáveis (dimensões). Dados de alta dimensionalidade podem levar a vários problemas, como aumento da complexidade computacional, risco de ajuste excessivo e dificuldades de visualização. Normalmente, os conjuntos de dados com os quais lidamos contêm 5 variáveis independentes!
Vamos supor que pegamos todos os 38 buffers de indicadores padrão da plataforma MetaTrader 5. Assim, teríamos dados para 56 buffers. Isso é uma amostra muito grande.
A maldição da dimensionalidade
Essa maldição é real, e para aqueles que não acreditam, tentem implementar um modelo de regressão linear com um grande número de variáveis independentes correlacionadas.
A presença de funções fortemente correlacionadas pode fazer com que os modelos de aprendizado de máquina capturem ruídos e padrões específicos presentes nos dados de treinamento, que podem não se generalizar bem para novos dados desconhecidos.
Autor: Omega J Msigwa