Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3498
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
Можно "остационарить" исходный график, используя аугментацию. Это самое интересное направление, в моем понимании.
не знаю что это..
для меня "остационарить" это привести ряд к виду гармоник с неизменяемыми зарактеристиками - частота и амплитуда.
тогда обучнеие и прогноз будут тривиальные
Я попробовал смещение уровней и перевертыши. Это приводит к ухудшению сигналов на трейне, путанке. Но иногда улучшает OOS.
хз, я бы только на ООС и проверял бы
не знаю что это..
для меня "остационарить" это привести ряд к виду гармоник с неизменяемыми зарактеристиками - частота и амплитуда.
тогда обучнеие и прогноз будут тривиальные
Обычно дифференцируют ряд, чтобы добиться стационарности. Здесь получается обратный процесс - аугментация, чтобы добиться стационарности уже исходного ряда и обучение на нем потом.
имеет место быть, в теории. То есть теперь не надо извлекать признаки.Продолжаю эксперименты, последнее прошлое сообщение было тут.
Напомню вкратце, суть берём выборку, разбиваем на квантовые отрезки, оцениваем эти отрезки на предмет устойчивости смещения вероятности относительно бинарной вероятности всех строк подвыборки. Отбираем из отобранного набора квантовых отрезков тот квантовый отрезок, который считаем наиболее хорошим кандидатом для выделения области с негативным классом. Убираем из выборки диапазон, попавший в квантовый отрезок и повторяем итерацию. По сути это очень похоже на построение древовидных моделей, но тут выделение пеньков происходит. Постепенно выборка уменьшается, вероятность позитивного класса растёт, что в итоге должно приводить к положительному балансу на выборке вне обучения (exam - она у меня именуется).
Ранее я публиковал уже график с падением вероятности выбрать эффективный квантовый отрезок при большом числе итераций. Напомню, как он выглядит на конкретном примере для двух классов.
На графике видно, что с увеличением итераций уменьшается вероятность выбора правильного (с положительным смещением вероятности на новых данных) квантового отрезка (сплита по диапазону).
Решил взглянуть, а как эта вероятность проявляется на конкретном предикторе - есть ли там устойчивость от итерации к итерации. На каждой итерации я посчитал число отобранных квантовых отрезков и число с положительным смещением вероятности на новых данных, а потом определил процент последних. Оказалось, что бывают случаи, когда на итерации квантовые отрезки от предиктора небыли отобраны - тогда значение показателя равно нулю, а вот если были отобраны, но среди них нет правильных (нужных\эффективных), то значение получает -100.
Зоопарк получился весьма разнообразным, вот некоторые образцы.
Видно, что вероятность уменьшается по разному и плавно и скачками внутри отдельных предикторов, почему так по разному - не ясно пока до конца.
Ещё интересным кажется, что есть предикторы, которые поставляют квантовые отрезки, проходящие отбор на выборке train, но на новых данных совершенно не эффективные - вот они хорошо будут мешать обучению - нужны дополнительные методы для уменьшения вероятности их попадания.
Интересным кажется и то, что предикторы становятся поставщиком квантовых отрезков (отбираемых) не обязательно с первых итераций, что приводит к мысли о важности соблюдения последовательности использования предикторов на разной глубине дерева.
Если есть какие соображения - пишите. Думаю о какой то совокупной метрики для оценки процесса, что бы можно было покрутить настройки отбора предикторов и посмотреть их влияние на изменение результата.
О кластеризации хитровылюбленным способом, если подытожить
да это я тоже понял, но хотелось бы понять досконально чтобы грамотно покритиковать))
или написать тоже самое на Р в три строки)
да это я тоже понял, но хотелось бы понять досконально чтобы грамотно покритиковать))
или написать тоже самое на Р в три строки)