Обсуждение статьи "Разработка робота на Python и MQL5 (Часть 1): Препроцессинг данных" - страница 2
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
все признаки должны быть псевдостационарными, типа приращений. Сырые цены надо убрать из обучения.
В статье автоматически генерируются новые признаки.
Пусть исходный признак - приращения. Тогда один из сгенерированных признаков будет кумулятивная сумма исходных данных, что равно цене. При этом мы не будем знать,что этот признак является ценой. Он просто окажется замечательным, и будет добавлен в набор обучения.
Сырые цены надо убрать из обучения.
Это если прогнозируется цена. А если прогнозируется приращение, то убирать сырые приращения из обучения? Приращения приращений брать?
В статье автоматически генерируются новые признаки.
Пусть исходный признак - приращения. Тогда один из сгенерированных признаков будет кумулятивная сумма исходных данных, что равно цене. При этом мы не будем знать,что этот признак является ценой. Он просто окажется замечательным и будет добавлен в набор обучения.
ну не надо так делать
ну не надо так делать
Не использовать автоматическую генерацию признаков?
Не использовать автоматическую генерацию признаков?
не использовать кумулятивную сумму приращений в качестве признака
не использовать кумулятивную сумму приращений в качестве признака
Так это один из автоматически сгенерированных признаков!
Так это один из автоматически сгенерированных признаков!
Не вижу такого в ф-ии генерации признаков
все признаки должны быть псевдостационарными, типа приращений.
Допустим, что цена - это приращения некой мета-цены. Тогда получается, что цена годится для прогнозирования мета-цены. Но если мы может прогнозировать мета-цену, то это автоматически обозначает, что мы можем прогнозировать и простую цену, т.к. есть однозначная взаимосвязь между ценой и мета-ценой.
Допустим, что цена - это приращения некой мета-цены. Тогда получается, что цена годится для прогнозирования мета-цены. Но если мы может прогнозировать мета-цену, то это автоматически обозначает, что мы может прогнозировать и простую цену, т.к. есть однозначная взаимосвязь между ценой и мета-ценой.
Тогда цена должна быть псевдостационарной. Это не соблюдается на трендовых рынках.
Не вижу такого в ф-ии генерации признаков
Я ноль в МО, поэтому опираюсь на статью.
Если правильно понял, то автомат - это более широкое поле возможностей выбора человека. Если человек может выбрать кумулятивную сумму, то автомат - тем более.