Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3473
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
Кому нужна интерактивность в графиках на R вот маленький пример постоения
можно сужать, увеличимать, прокручивать, перемещать итп..
может кому пригодиться
Точки для интерактивного взяимодействия обвел кружками, потому что сам не сразу разорбрался. Подумывал сделать тестер с визуализацией.
Даже в викенд трудитесь? )
вышел сериал Фоллаут, по культовой игре
На скорости 1.5 посмотрел две серии. По сюжету похоже отдалённо на третий фолаут, но полоролевые модели перетасованы, что допустимо по антуражу, но сравниваю же я с игрой и тут беда. Сериал лучше смотреть не играя в игру, но тогда непонятно будет очень многий лор. Нужно послушать мнение тех, кто не играл.
Избыток компьютерной графики напрягает глаз. Поменьше крови и насилия, и было бы веселей смотреть. В целом декорации не плохие. Нужно было отбросить некоторые условности компьютерной игры - такие, как лечение моментальное, и было бы больше погружение.
В продолжение тех же размышлений, что и по ссылке.
Ну хорошо, подсмотрю я поведение квантовых отрезков на вех трёх выборках (изначальный отбор только на выборке train), представим, что научились их детектить, что тогда - те же графики, так же 100 итераций.
Хм, вроде как вероятность выбора правильного квантового отрезка выглядит постабильней для обеих классов, разве что в конце у первого класса наблюдается всплеск к 100%, но это на фоне значительного падения ассортимента. Предполагаю, что ошибка при выборе квантового отрезка приводит к ухудшению вероятности выбрать хороший вариант квантового отрезка на новой итерации, и для выправления ситуации требуется несколько успешных выборов.
Во всяком случае, можно наверняка знать, что в выборке train есть закономерности, потенциально позволяющие зарабатывать на всех трёх выборках.
Но и таким мог бы быть баланс в пунктах (0,00001) на выборке exam после последней итерации.
На скорости 1.5 посмотрел две серии. По сюжету похоже отдалённо на третий фолаут, но полоролевые модели перетасованы, что допустимо по антуражу, но сравниваю же я с игрой и тут беда. Сериал лучше смотреть не играя в игру, но тогда непонятно будет очень многий лор. Нужно послушать мнение тех, кто не играл.
Избыток компьютерной графики напрягает глаз. Поменьше крови и насилия, и было бы веселей смотреть. В целом декорации не плохие. Нужно было отбросить некоторые условности компьютерной игры - такие, как лечение моментальное, и было бы больше погружение.
Я сильно не играл, только в 4-й немного. Но атмосфера прикольная.
Не знал, что означает палец вверх и персонажей, через фильм узнал :)
Тогда надо проверять на еще одной выборке Exam2, если Exam в обучении участвует )
Суть в том, что Вы можете получить такую модель случайным образом, и тогда это будет Ваш выбор, который окажется эффективным на продолжительном временном участке. В том числе так же получают настройки советника в терминале через оптимизацию, подгоняясь на истории и тестируя на независимой выборке. А я хочу смотреть в сторону повышения вероятности выбора правильного сплита на протяжении обучения всей модели, и тут стандартный принцип больше-лучше не годится. После нахождения эффективного метода, можно отказаться от выборок exam и test, и либо улучшить за счет этого число примеров в выборке, либо приблизить обучение к дате начала торговли.
Звучит довольно интересно :Онлайн-обучение на основе CRPS для нелинейной комбинации вероятностных прогнозов https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169207023001371
https://cran.rstudio.com/web/packages/profoc/index.html https://profoc.berrisch.biz/
Вероятность построения модели, описанной тут, в динамике по итерациям - 7,7% в конечной точке.
Правда есть сомнение, что так считать корректно - для расчета умножал вероятность выбрать правильный ответ на текущей итерации с накопленной вероятностью на прошлых. Что скажут сведущие люди в вопросах вычисления вероятности?
Думаю, вот этот параметр и надо максимизировать, для нахождения оптимального метода отбора квантовых отрезков/листьев, а в конечном итоге способа построения модели.
Звучит довольно интересно :Онлайн-обучение на основе CRPS для нелинейной комбинации вероятностных прогнозов https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169207023001371
https://cran.rstudio.com/web/packages/profoc/index.html https://profoc.berrisch.biz/
Не очень понятно как это можно применить.. В роли експертов признаки модели?
Как вы это применяли?
Вероятность построения модели, описанной тут, в динамике по итерациям - 7,7% в конечной точке.
Ошибочно посчитал не по той модели, вот правильный вариант графика с конечной вероятностью в 2,1%