Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3131
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
Золотой стандарт
На предыдущем занятии мы рассмотрели, почему и чем ассоциация отличается от причинно-следственной связи. Мы также увидели, что требуется для того, чтобы ассоциация стала причинно-следственной связью.
E|Y|T = 1] - E[Y|T = 0] = E[Y - Yo|T = 1] + {E[Yo|T = 1] - E[Yo|T = 0]} СМЕЩЕНИЕ ATT
Напомним, что ассоциация становится причинно-следственной связью, если нет предвзятости. Смещения не будет, если E[Yo T = 0] = E[Yo T = 1]. Другими словами, ассоциация будет являться причинно-следственной связью, если обработанный и контрольный пациенты равны или сопоставимы, за исключением их лечения. Или, говоря более техническим языком
Выше перевод картинки.
Для начала - я не могу понять, в какой точке Вы хотите разделять выборку на две подвыборки.
Далее - видимо тут особая терминология, причинно-следственная связь - это непосредственное влияние на результат - пожалуй, даже уже не вероятностная закономерность. Ассоциативная связь - это либо активатор причины, либо сопутствующий признак, и как правило имеет вероятностное значение.
Формулу я не понимаю - изложите человеческим языком суть?
Но, речь в этих методах (АпЛифт) идёт об оценке фактора, который исключительно повлиял на целевую. Я так понимаю, оценивается степень влияния. И, допустим, в нашем случае мы такой фактор не знаем и перебираем всё подряд - на выходе получаем какие то измерения. И, что с ними делать предлагаете? Плохие показатели исключить?
Как это использовать при постепенном дрейфе данных?
Не исключаю, может, Вы нечто гениальное придумали, но я пока не уловил ход мысли.
можете у чатгпт спрашивать расшифровку формул, если символы непонятны какие-то.
Y|T = 1 исходы тестовой группы (с тритментом)
Y|T = 0 - контрольной (без)
Y - метка класса, Y0,Y1 - метки классов без тритмента и с ним
T - тритмент внесли в модель ( в т. ч. предиктор) или не внесли (1;0)
E - матожидание
Разделение в любой точке, как делите на тест и трейн
Если не делаете перемешивание, то получается смещенная оценка ATE+bias
ATE - средний лечебный эффект от воздействия
сонный, могу буквы местам перепутать, но логика должна быть понятной
кстати, bard от Гугла больше нравится чем gpt. Он умеет гуглить и бесплатный.
но поддерживает только англ язык и vpn сша или англии, в других странах не работает.
ну и в принципе кто такие openAI и кто такие гуглы. Наверное разные весовые категории.кстати, bard от Гугла больше нравится чем gpt. Он умеет гуглить и бесплатный.
но поддерживает только англ язык и vpn сша или англии, в других странах не работает.
ну и в принципе кто такие openAI и кто такие гуглы. Наверное разные весовые категории.Чисто наблюдение: если подавать на вход что-то, что описывает график цены без привязки к строгой временной хронологии, то результаты как будто живее что-ли. То есть, если подавать на вход цены N+1, N+2, N+3... то получается какая-то дичь, идеальный хаос 50 на 50 во всём его проявлении.
А если подавать на вход что-то вроде N+1, N+6, N+17... построенное по каким-то конкретным правилам (например графический паттерн), то результаты как будто подают признаки жизни, как будто пациент жив, но в коме.
Следующий момент: целевая. Если её описывать как "следующая свеча такая то, жри нейросеть и обновляй веса", то опять же - на выходе полный рандом. Если же описывать будущее в не зависимости от той же хронологии и ставить метки по какому-нибудь правилу типа "дальше мне нравится график, тута +1 однозначно, жри нейросеть и обновляй свои веса".
Если соединить оба метода, на вход переменный тайфмфрейм и на целевую переменный таймфрейм, то результаты иногда заводятся ненадолго (пациент в коме, но дёргает рукой). Например, если обучать данными за 2021 год, то почти весь 2022 может быть в +, а при строгой хронологии вход/таргет - болтанка рандомная. Но, тот же 2020 не поддаётся, после него 2021 хаотичный. Получается, переменные данные захватывают некоторые рабочие паттерны и могут ими поторговать, а строгая хронология ломает форвард сразу.
Статью ещё читал, древнюю, как мамонт, она ещё живая на домене народ.ру, там дядька пишет, что если взять приращение строгой хронологии и чёто как-то там сравнить с прошлым, что корреляция 0. А если взять данные, описывающие график цены без строгой привязки к порядку, то корреляция с прошлым доходит дор 0,8. Делает вывод: ценообразование внутри свечи случайное и не поддаётся прогнозированию. Ценообразование на неопределённое время поддаётся прогнозированию.
Я едж юзаю , никаких впн и тоже гуглит и все языки
Что бы иследовать не методом тыка рекомендую познакомиться с генетическим програмированием
Что бы искать закономерности не привязаные к времени/хронологии рекомендую познакомиться алгоритмами асоциавные правила
А по направлению поиска все правильно..
на рынке есть только цены и последовательность определенных событий, именно событий
Исследую методом тыка, что подать на вход нейросети. Раз у вас нет готового продукта ни у кого в маркете, выскажусь:
У меня мак, лень с эджом заморачиваться
а он только для винды или что?
а он только для винды или что?