Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2385
![MQL5 - Язык торговых стратегий для клиентского терминала MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
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
Какая-то философия. Ничего конкретного...
Ну почему же, путь объявлен ранее, и все строго по намеченному. Генерируем правила и проверяем их, это не обычной подход, когда правила отбираются исходя от логики/целей задачи. Т.е. обычно правила формируются для решения изначально. Это приводит к потере не логичных, но дающих результат правил.
Какая-то философия. Ничего конкретного...
Ну почему же, путь объявлен ранее, и все строго по намеченному. Генерируем правила и проверяем их, это не обычной подход, когда правила отбираются исходя от логики/целей задачи. Т.е. обычно правила формируются для решения изначально. Это приводит к потере не логичных, но дающих результат правил.
+++
+++
Еще немного философии))
Для подобных подходов типичны результаты, которые можно условно назвать "анти-хомячными" - это значит, что хомяка видно, но его нет. Это вполне типично для рядов похожих на реализации СБ.
не соглашусь. Проблема в большом количестве правил и логик отбора есть конечно. Целевые в обоих подходах одинаковы.
А то что дорога совсем не туда, ну так мы же проверяем правила и путь корректируем))))
у меня есть некая другая МО абстракция, которая должна точно находить настоящие закономерности (если они есть), но это не точно
в гугле не нашел ни Масонских ни Пентагоновских упоминаний, поэтому пока держу в тайне
абстракцию придумал когда щёлкал семечкиу меня есть некая другая МО абстракция, которая должна точно находить настоящие закономерности (если они есть), но это не точно
в гугле не нашел ни Масонских ни Пентагоновских упоминаний, поэтому пока держу в тайне
абстракцию придумал когда щёлкал семечкизабыл видимо: настоящие закономерности СБ (если они есть))))
Вроде, Алексей предлагал вычислительные мощности, он любит что-нибудь долго считать, может вам сделать кооп :)
на R без векторизации все равно будет медленно. Можно через какую-нибудь быструю БДБолее того, данным подходом я занимаюсь много лет.
Однако, сейчас его несколько отложил, так как он действительно очень медленный, что не дает возможности быстро менять целевую (искать удачную), и отдельные правила так же перестают работать, как ты их не проверяй на истории.
Максим, можете помочь, сделать скрипт на питоне, который будет в цикле создавать модель (или сто моделей) по данным из файла CSV, потом анализировать её(их) на значимость предикторов стандартными средствами CatBoost, потом запрещать/разрешать использование предикторов (CatBoost это умеет) по определенным условиям и создавать опять новую модель. Этот метод позволит выделить важные предикторы, что приведет к улучшению модели. Я использую подобный метод, но мне очень неудобно это делать, так как каждый цикл, после отсеивания/добавления предикторов приходится перезапускать руками цикл обучения.
Более того, данным подходом я занимаюсь много лет.
Однако, сейчас его несколько отложил, так как он действительно очень медленный, что не дает возможности быстро менять целевую (искать удачную), и отдельные правила так же перестают работать, как ты их не проверяй на истории.
Максим, можете помочь, сделать скрипт на питоне, который будет в цикле создавать модель (или сто моделей) по данным из файла CSV, потом анализировать её(их) на значимость предикторов стандартными средствами CatBoost, потом запрещать/разрешать использование предикторов (CatBoost это умеет) по определенным условиям и создавать опять новую модель. Этот метод позволит выделить важные предикторы, что приведет к улучшению модели. Я использую подобный метод, но мне очень неудобно это делать, так как каждый цикл, после отсеивания/добавления предикторов приходится перезапускать руками цикл обучения.
пока не до этого
и не верю в такой подход (знаю лучше и быстрее кратно)
пока не до этого
и не верю в такой подход (знаю лучше и быстрее кратно)
Подход рабочий - это не вопрос веры.
А какой подход быстрей и лучше, давайте сравним эффективность!?