Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3157
![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
Там, в статье, на 10-й странице есть реализация в виде псевдокода. На предпоследней странице, в приложении, есть ссылки на реализацию на языке R и на данные, использованные в статье.
Псевдокод ссылается на формулы :)
Что касается кода на R - тут спасибо - пропустил. Я так понимаю, что там в виде кода функции, но сам код, такой как чтение из файла, закомментирован?
Пока не разобрался, как заставить это работать. У Вас получилось?
Как, в общих чертах, реализуете деревья решений на mql5? Через массивы или шаблоны?
Ранее не делал реализацию построения деревьев на MQL5 - тут больше опыта у Forester.
Однако, думаю, что кроме массивов использовал бы вектора и матрицы - с ними код быстрей получается. Ещё, раз требуется там полный перебор, как я понял, можно будет использовать OpenCL.
А вот что такое "шаблоны" в данном контексте - я не знаю :(
Раз есть код на R, то разумно в начале понять, есть в этом всём смысл или нет.
Выборка из статьи использует малое количество предикторов, у меня их на порядок больше и конечно они менее информативные по отдельности.
Вообще, мне интересно использования не просто для сравнения двух выборок, а для детекции аномалии в данных - думаю, что по этому пути надо идти.
Идея в том, что имеем группы листьев, пусть даже похожих, и если мы видим аномальное поведение одного предиктора, то просто отключаем все листья, которые его используют, при этом проверяем на корреляцию с листьями из группы. По идеи, при своевременной детекции, это позволит модели продолжить работу, пусть и с меньшей уверенностью.
Псевдокод ссылается на формулы :)
Что касается кода на R - тут спасибо - пропустил. Я так понимаю, что там в виде кода функции, но сам код, такой как чтение из файла, закомментирован?
Пока не разобрался, как заставить это работать. У Вас получилось?
Насколько понимаю, закомментированы команды для работы с R в интерактивной сессии. Сначала загружаете весь скрипт целиком, чтобы определить функции, а потом команды построчно, нажимая ввод после каждой. Это наверно что-то вроде стандарта в научных публикациях - опираться только на командную строку и избегать всяких сред типа Рстудио.
Ранее не делал реализацию построения деревьев на MQL5 - тут больше опыта у Forester.
Однако, думаю, что кроме массивов использовал бы вектора и матрицы - с ними код быстрей получается. Ещё, раз требуется там полный перебор, как я понял, можно будет использовать OpenCL.
А вот что такое "шаблоны" в данном контексте - я не знаю :(
Раз есть код на R, то разумно в начале понять, есть в этом всём смысл или нет.
Выборка из статьи использует малое количество предикторов, у меня их на порядок больше и конечно они менее информативные по отдельности.
Вообще, мне интересно использования не просто для сравнения двух выборок, а для детекции аномалии в данных - думаю, что по этому пути надо идти.
Идея в том, что имеем группы листьев, пусть даже похожих, и если мы видим аномальное поведение одного предиктора, то просто отключаем все листья, которые его используют, при этом проверяем на корреляцию с листьями из группы. По идеи, при своевременной детекции, это позволит модели продолжить работу, пусть и с меньшей уверенностью.
Для краткости обозвал шаблонами одновременно дерево CTree из коллекции данных и шаблоны классов, которые вроде тоже неизбежны.
Детекция аномалий там значится в целях - ищется же где аномально часты пожары.
PS. Когда-то писал уже вам про использование распределения Пуассона, а здесь это развито до рабочего кода.
Получается как про слона и мудрецов. В книге все есть, они требуют на пальцах сделать пересказ на форуме, чтобы понять, что это слон.
надо просто нормально на "высоком уровне" обяснить сначала для чего это все , потом просто по пунктам действия , а ты сразу начал с часностей по "низкому уровню" , с терминов , без всякой структыры..
Никто толком ничего не понял и понять не мог в принцепе..
Это как выйти на сцену и 10 раз сказать абра-кадабра , а потом сказать - кто не понял читайте книжку
естестевенно никто ничего не понял, естестевенно никто ничего читать не будет..
в R тут по казуалу пакетов штук 100 , я хз вообще куда смотреть.. какай это должен быть кластер алгоритмов?
надо просто нормально на "высоком уровне" обяснить сначала для чего это все , потом просто по пунктам действия , а ты сразу начал с часностей по "низкому уровню" , с терминов , без всякой структыры..
Никто толком ничего не понял и понять не мог в принцепе..
Это как выйти на сцену и 10 раз сказать абра-кадабра , а потом сказать - кто не понял читайте книжку
естестевенно никто ничего не понял, естестевенно никто ничего читать не будет..
в R тут по казуалу пакетов штук 100 , я хз вообще куда смотреть.. какай это должен быть кластер алгоритмов?
Сразу написал, что буду обсуждать материал, поскольку он мне интересен. И написал свои мысли по теме. Очковтирательством заниматься вообще нет желания.
я бы это назвал умением формулировать мысли, и быть последовательным
я бы это назвал умением формулировать мысли, и быть последовательным
Я крайне последователен. Чтобы увидеть слона, нужно прочесть. А спрашивать что куда подставить бессмысленно.
как раз таки ссмысленно!
в книжке всерано не написано как ты это к рынку применил, а тут по нескольким пунктам можно разобрать и за 20 минут уже тестировать, а не читать неделю непонятно что с непонятным результатом