Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 993
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
Разве? А если подумать, посты свои вам почитать? Дык, круче Максима только яйца)).
АааХаХа... насмешили спасибо! Да, забавный персонаж, комический.
Юрий, еще раз говорю - принцип верен.
Но, понимаете, в чем штука - даже классные идеи не находят у людей отклика, если нет сигнала (как паспорта) или он отрицательный как щас у меня. Это я вижу на своем примере - ну, нет положительного сальдо....
Но, понимаете, в чем штука - даже классные идеи не находят у людей отклика, если нет сигнала (как паспорта) или он отрицательный как щас у меня. Это я вижу на своем примере - ну, нет положительного сальдо, казалось бы - подхвати знамя, доведи работу до финала, порадуй людей. Нет - никому не интересно.
Так и в этой теме.
Ну, нет ни у кого "эквити в небо", да и вообще, никакого эквити и все - тема сразу становится проходной, неинтересной.
Вывод: в каждой теме просто обязан быть "человек с сигналом". С положительным! Тогда начинается жизнь.
Ждем такого человека. Надеемся и верим.
Признаться, не видел - не интересовался ничьими сигналами и даже отчетами с реала. Не вижу смысла. Мне это всеобщее стремление непонятно.
Не, я как и многие - интересуюсь.
Это показатель ума, как ни крути. У меня в друзьях, к примеру, есть человек с приличными сигналами. Это вдохновляет, заставляет снова и снова работать, т.к. я реально вижу, что зарабатывать на Форексе можно. А то, что я лично пока не справляюсь - ну, что ж. Еще не вечер.
Не, я как и многие - интересуюсь.
Это показатель ума, как ни крути. У меня в друзьях, к примеру, есть человек с приличными сигналами. Это вдохновляет, заставляет снова и снова работать, т.к. я реально вижу, что зарабатывать на Форексе можно. А то, что я лично пока не справляюсь - ну, что ж. Еще не вечер.
Понятно, вам нужны внешние стимулы. Без них никак.)
Самое главное забыл сказать - этот человек, ну, никоим образом не использует нейросети.
Абсолютно убежден - если бы в этой ветке кто-нибудь продемонстрировал подобные результаты, то сюда бы весь форум перетянулся, ибо НС - забавная штука. Но, увы - без этого важного момента, смотреть и читать здесь нечего. ИМХО.
Самое главное забыл сказать - этот человек, ну, никоим образом не использует нейросети.
Абсолютно убежден - если бы в этой ветке кто-нибудь продемонстрировал подобные результаты, то сюда бы весь форум перетянулся, ибо НС - забавная штука. Но, увы - без этого важного момента, смотреть и читать здесь нечегво. ИМХО.
почему не применимы?
почему риторичесий?
PCA - линейное преобразование + проблемы с воспроизводимостью.
"фурье преобразвание, вейвлеты, спектрально сингулярное и проч. - алгоритмы разложения
Tsne - отличный алгоритм снижения размерности для визуализации . Для его работы нужен полный набор данных. С новыми единичными данными он не умеет работать. Можно (пишут некоторые источники) сделав сложную гимнастику его приспособить для использования не только с наборами train/test но и с новыми единичными данными. У меня не получилось и я не встречал статей с удачной реализацией Tsne для понижения размерности предикторов в МО.
Риторический потому, что судя по всему Вы не пробовали использовать этот алгоритм. Иначе не предлагали бы его для понижения размерности... Хотя если у Вас есть по этому алгоритму результаты, поделитесь.
Удачи
PCA - линейное преобразование + проблемы с воспроизводимостью.
"фурье преобразвание, вейвлеты, спектрально сингулярное и проч. - алгоритмы разложения
Tsne - отличный алгоритм снижения размерности для визуализации . Для его работы нужен полный набор данных. С новыми единичными данными он не умеет работать. Можно (пишут некоторые источники) сделав сложную гимнастику его приспособить для использования не только с наборами train/test но и с новыми единичными данными. У меня не получилось и я не встречал статей с удачной реализацией Tsne для понижения размерности предикторов в МО.
Риторический потому, что судя по всему Вы не пробовали использовать этот алгоритм. Иначе не предлагали бы его для понижения размерности... Хотя если у Вас есть по этому алгоритму результаты, поделитесь.
Удачи
Послушайте, человек поведал о проблеме со слишком большим количеством данных для классификации, я предложил решение...
РСА - это тоже алгоритм разложение если я не ошибаюсь, как и другие , именно разложением и достигается снижение размерности (что то выкидываеться, а что то оставляется)
То что все эти алгоритмы не дадут никакой пользы (кроме того что уменьшат размерность), это другой вопрос и вопрос не к алгоритмам, а к самим данным.
По поводу tsne, может алгоритм и замечательный но на рыночных данных работает также как и другие те никак, так что разделять на классы я нем пробовал, но ничего интересного не добился, потому и болт забил. По поводу новых данных не знаю, в интернете видел примеры работы tsne с трейн и тест но вы наверное тоже это видели
По поводу tsne, может алгоритм и замечательный но на рыночных данных работает также как и другие те никак, так что разделять на классы я нем пробовал, но ничего интересного не добился, потому и болт забил. По поводу новых данных не знаю, в интернете видел примеры работы tsne с трейн и тест но вы наверное тоже это видели
"РСА", фурье преобразвание, вейвлеты и проч.. из новых "t-sne". С их помощью можно сделать из 100 входов в нс, напимер 5 и почти не потерять в качестве