Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3341
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
Замечательный раздел в приложении к книг, говорящий о полной бесполезности всего этого кажуала:
"
Why Prediction Metrics are Dangerous For Causal Models
и вывод по разделу:
In other words, predictive performance on a random dataset does not translate our preference for how good a model is for causal inference .
Перевод яндекса
Почему показатели прогнозирования опасны для причинно-следственных моделей
Другими словами, эффективность прогнозирования на случайном наборе данных не отражает наших предпочтений в отношении того, насколько хороша модель для причинно-следственного вывода
Т.е. для автора самое главное сам причинно-следственный вывод, а попытка использования - это портит всю красоту построения.
Жулье!
Новинка от гугла, TSMixer, вроде превосходит TimeGPT в бенчах, только начал читать.
Нужно хорошее probabilistic forecasting для рядов, но не такое убогое как нынче (квантильная регрессия, например). В самой статье про это не увидел, хотя в списке литературы вроде есть по этой теме.
Нужно хорошее probabilistic forecasting для рядов, но не такое убогое как нынче (квантильная регрессия, например). В самой статье про это не увидел, хотя в списке литературы вроде есть по этой теме.
https://www.r-bloggers.com/2023/12/be-part-of-the-global-r-community/?utm_source=phpList&utm_medium=email&utm_campaign=R-bloggers-daily&utm_content=HTML
Захожу я на мехмат, вижу девушки сидят
Не пойду на лекцию - пропадёт эрекция
https://www.r-bloggers.com/2023/12/be-part-of-the-global-r-community/?utm_source=phpList&utm_medium=email&utm_campaign=R-bloggers-daily&utm_content=HTML