Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1926

 
Maxim Dmitrievsky:

мне кажется это так не работает

в чем ты видишь проблему?    комбинаторный взрыв? 

 
mytarmailS:

в чем ты видишь проблему?    комбинаторный взрыв? 

типа того, правил бесконечно много

 
Maxim Dmitrievsky:

типа того, правил бесконечно много

два слова  - снижение размерности 

оно для того и создано.

ты думаешь я просто так на это подсел )

Я уже по примитивным тестам вижу что потенциал есть 

 
mytarmailS:

два слова  - снижение размерности

ты думаешь я просто так на это подсел )

Я уже по примитивным тестам вижу что потенциал есть 

я понял в чем косяка в моем подходе.. критерии входа в сделки определялись по среднему и std обучаемого кластера, а на новых данных смещение

надо пересмотреть критерии и всё

пробуй, че.. мне как-то лень пока )

 
Maxim Dmitrievsky:

я понял в чем косяка в моем подходе.. критерии входа в сделки определялись по среднему и std обучаемого кластера, а на новых данных смещение

надо пересмотреть критерии и всё

это ничего не изменит, но покулупайся , чо )

Maxim Dmitrievsky:

пробуй, че.. мне как-то лень пока )

не знаю как, пока...


==================================

натренировал по классам юмап ,  визуализировал классы, видно что со временем классы замещают друд друга , особенно там где сильная концентрация ( "закономерность" )   те системы не только умирают со временем  но даже скорей работают на оборот


 
Aliaksandr Hryshyn:
Есть идеи как это сделать?

что именно?

 
mytarmailS:

что именно?

Вообще, принцип генерации фичей.
 
Aliaksandr Hryshyn:
Вообще, принцип генерации фичей.

рандом...

Фичу можно представить в виде лог. правила..

размер правила  - рандомно

содержание правила - рандомно

нагенерили 1000 правил  - отправили в МО как 1000 фичей

отобрали 1-5 хороших  фичей если они есть, если нет то выкинули все.

отобранные фичи кинули в "базу хороших фичей"

и опять генерим 1000 фичей , и так далее


когда в "базе хороших фичей" будет больше 1000 фичей можно тренить новую модель на них и смотреть что там получилось

 
mytarmailS:

рандом...

Фичу можно представить в виде лог. правила..

размер правила  - рандомно

содержание правила - рандомно

нагенерили 1000 правил  - отправили в МО как 1000 фичей

отобрали 1-5 хороших  фичей если они есть, если нет то выкинули все.

отобранные фичи кинули в "базу хороших фичей"

и опять генерим 1000 фичей , и так далее


когда в "базе хороших фичей" будет больше 1000 фичей можно тренить новую модель на них и смотреть что там получилось

рандомно без границ правила генерить это как в чистом поле без границ с краю на край бегать искать. Разумные границы нужны, или как минимум искать 1000 правил в одном логическом и размерном участке, другую тысячу в другом. полный рандом это от минус бесконечность до плюс все таки) А так идея ниче так)

 
Valeriy Yastremskiy:

рандомно без границ правила генерить это как в чистом поле без границ с краю на край бегать искать. Разумные границы нужны, или как минимум искать 1000 правил в одном логическом и размерном участке, другую тысячу в другом. полный рандом это от минус бесконечность до плюс все таки) А так идея ниче так)

это все уже нюансы, можно сделать селекцию от хороших фичей типа потомство как в генетике, и тогда случайный поиск будет  медленно перерастать в направленный ....

Кароче треньдеть можно сколько угодно и чем угодно, кто делать то будет???  А тут как в песне - "крикну , а в ответ тишина" 

Причина обращения: