Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2361

 
mytarmailS:

1) форест

2) нет

3) генетикой можно

Понял. Далее наверное у вас проситься активное обучение, самые "неудачные" примеры из ООС добавлять в обучающую и доучивать.

 
Aleksey Mavrin:

Понял. Далее наверное у вас проситься активное обучение, самые "неудачные" примеры из ООС добавлять в обучающую и доучивать.

Нет..

Далее генерация правильных правил, которые подходят для рыночных данных

Как инструмент приглянулась символьная регрессия (генетическое програмирование) , но очень много ресурсов жрет, пока думаю..

 
mytarmailS:

Нет..

Далее генерация правильных правил, которые подходят для рыночных данных

Как инструмент приглянулась символьная регрессия (генетическое програмирование) , но очень много ресурсов жрет, пока думаю..

тебе не надоело жрать кактус? )

представь, что ищешь паттерны на СБ

 
Maxim Dmitrievsky:

представь, что ищешь паттерны на СБ

Не в бровь, а в глаз)

Но это ж надо считать значимость, учить скучный матстат) А хочется-то воспарять на крыльях творчества)

 

Те если тренировать модель на 10-ти примитивных признаках и хотеть описать весь рынок , то это нормально..

А если Я описываю одну ситуацию сотней признаков и целой моделью , то это СБ  ?

Болеете? 

 
mytarmailS:

Болеете? 

Болеем за вас. Ломайте хребет форексу, ломайте его полностью.

 
Aleksey Nikolayev:

Болеем за вас. Ломайте хребет форексу, ломайте его полностью.

))

Ну хоть с чувством юмора все хорошо 

 
mytarmailS:

Те если тренировать модель на 10-ти примитивных признаках и хотеть описать весь рынок , то это нормально..

А если Я описываю одну ситуацию сотней признаков и целой моделью , то это СБ  ?

Болеете? 

все признаки - это производные от цены

все, что ты делаешь - создаешь кучу правил\деревьев, которые МО умеет лучше тебя

возьми ROCKET и нагенерь кучу признаков, тем более что есть miniRocket

ну, либо упирайся рогами дальше в надежде на то, что весь мир болен, а ты д'артаньян 

MiniRocket: Fast(er) and Accurate Time Series Classification
MiniRocket: Fast(er) and Accurate Time Series Classification
  • Alexandra Amidon
  • towardsdatascience.com
Most state-of-the-art (SOTA) time series classification methods are limited by high computational complexity. This makes them slow to train on smaller datasets and effectively unusable on large datasets. Recently, ROCKET (RandOM Convolutional KErnel Transform) has achieved SOTA of accuracy in just a fraction of the time as other SOTA time...
 
Maxim Dmitrievsky:

все признаки - это производные от цены

все, что ты делаешь - создаешь кучу правил\деревьев, которые МО умеет лучше тебя

возьми ROCKET и нагенерь кучу признаков, тем более что есть miniRocket

ну, либо упирайся рогами дальше в надежде на то, что весь мир болен, а ты д'артаньян 

хня это нерабочая 

 
mytarmailS:

хня это нерабочая 

гарный ты хлопец )) ну ищи лучше