Обсуждение статьи "Глубокие нейросети (Часть VIII). Повышение качества классификации bagging-ансамблей"

 

Опубликована статья Глубокие нейросети (Часть VIII). Повышение качества классификации bagging-ансамблей:

В статье рассматриваются три метода, с помощью которых можно повысить качество классификации bagging-ансамблей, и оценивается их эффективность. Проведена оценка того, как влияет оптимизация гиперпараметров нейросетей ELM и параметров постпроцессинга на качество классификации ансамбля.

На рисунке ниже дана упрощенная схема всех вычислений: указаны этапы, применяемые скрипты и структуры данных.


Рис. 11. Структура и последовательность основных вычислений в статье.

Автор: Vladimir Perervenko

 

Спасибо автору за интересную работу.

Есть только проблема, которая никак не относится к автору, а является проблемой анализа вообще:

понятие "шум" и "не шум" в динамике цен финансовых инструментов  - это очень субъективная вещь, так как в методах, имеющихся в индустрии аналитики,

не существует однозначного определения понятий "шум" и "тренд" (к примеру, в теории импульсного равновесия, этот вопрос проработан на новом уровне).

В этой статье показаны некоторые частные решения в рамках традиционных аналитических подходов, но "с изюминкой" - шумовые наборы, вычисление порогов. Поэтому - хорошая работа!

 
Aleksandr Masterskikh:

Спасибо автору за интересную работу.

Есть только проблема, которая никак не относится к автору, а является проблемой анализа вообще:

понятие "шум" и "не шум" в динамике цен финансовых инструментов  - это очень субъективная вещь, так как в методах, имеющихся в индустрии аналитики,

не существует однозначного определения понятий "шум" и "тренд" (к примеру, в теории импульсного равновесия, этот вопрос проработан на новом уровне).

В этой статье показаны некоторые частные решения в рамках традиционных аналитических подходов, но "с изюминкой" - шумовые наборы, вычисление порогов. Поэтому - хорошая работа!

Согласен, жаргонизмы часто вводят в заблуждение. Я специально этот термин "шумовые" примеры беру в кавычки и даю упрощенное определение, что под этим подразумевается. Важно, что такой подход может дать положительный результат. 

Удачи

 
Очень интересный материал. Только непонятно, сколько все это зарабатывает денег и зарабатывает ли вообще?
 
Evgeniy Zhdan:
Очень интересный материал. Только непонятно, сколько все это зарабатывает денег и зарабатывает ли вообще?

Проверяйте на практике. Все что нужно для эксперта в статье/ях  есть.

Удачи

 
Evgeniy Zhdan:
Очень интересный материал. Только непонятно, сколько все это зарабатывает денег и зарабатывает ли вообще?
Еще как зарабатывает, но надо быть немножко программистом, не факт что все с первого раза заработает как надо ), ну и тесты на центовом счете, перед тем как вкладывать большие суммы
 

Владимир, большое спасибо за замечательные статьи! 

Благодаря им, я начал изучать R. Конечно для «непрограммиста» данная статья не то, с чего надо начинать программировать и торговать, но я уже ввязался))

Я так понимаю, что подавать новые данные из терминала надо в блок «#---test-aver--------». Задумался над функцией GetThreshold. Она при тестах подглядывает в правильные ответы для определения оптимального порога разделения непрерывных предсказаний ансамбля.

Как считаете, надо использовать пороги, полученные при обучении или пересчитывать с учетом «боевых предсказаний» за вычетом последнего (по нему еще нет правильного ответа).

Пока пребывал в этих мытарствах, набрел на следующую особенность, что если переделать цикл, то можно получать предсказания в несколько раз быстрее. Думаю, при тестах советника пригодится.

До

После

 

Обсуждение и вопросы по коду можно сделать в ветке

Удачи