Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2503

 
Valeriy Yastremskiy #:
   

Вообще хотелось бы еще расширить тему МО. Нахождение вероятностных закономерностей задача правильная, но не полная. Более полная это интерпретация  долгих или сильных закономерностей к реалу, фундаменту.

к фундаменту не получится, фундамент сам рулит... фундамент классической экономики хоть и модели, но на их основании принимает решения регулятор - тот, который не будет продолжать тенденцию, если/когда она с его проф. точки зрения гробит соц. благополучие(+/-) и соц.-эк. развитие... я в эту тему не лезу, прожив (став свидетелем в рынке) полный эк. цикл (и увидев решения, принимаемые регулитором) -- обсуждению не подлежит (но в учебниках по макроэкономике всё есть) -- не мы измеряем, они измеряют и сами принимают решения, retail trader может только принимать данность/факты, как есть 

 
Mihail Marchukajtes #:

А ты заранее знаешь формулу для разбиения данных?

Clustering Evaluation in Python - не формула, но всё же... логика!

p.s.

for training models available in Spark ML by passing  vector column and target variable.

Davies-Bouldin Index for K-Means Clustering Evaluation in Python - PyShark
Davies-Bouldin Index for K-Means Clustering Evaluation in Python - PyShark
  • pyshark.com
In this tutorial we will explore the Davies-Bouldin index and its application to K-Means clustering evaluation in Python. Table of Contents Introduction Davies-Bouldin Index Step...
 
JeeyCi #:

к фундаменту не получится, фундамент сам рулит... фундамент классической экономики хоть и модели, но на их основании принимает решения регулятор - тот, который не будет продолжать тенденцию, если/когда она с его проф. точки зрения гробит соц. благополучие(+/-) и соц.-эк. развитие... я в эту тему не лезу, прожив (став свидетелем в рынке) полный эк. цикл (и увидев решения, принимаемые регулитором) -- обсуждению не подлежит (но в учебниках по макроэкономике всё есть) -- не мы измеряем, они измеряют и сами принимают решения, retail trader может только принимать данность/факты, как есть 

Для чего мне макроэкономические данные, если моя цель (как и большинства) 10-20 pipsov v day?
 
Vladimir Baskakov #:
Для чего мне макроэкономические данные, если моя цель (как и большинства) 10-20 pipsov v day?

так вы и отвечайте на свой вопрос... у меня, например, др. цели... поэтому и существует рынок!

 
JeeyCi #:

так вы и отвечайте на свой вопрос... у меня, например, др. цели... поэтому и существует рынок!

Какие у вас цели? пока не понятно
 
Vladimir Baskakov #:
Какие у вас цели? пока не понятно
а вы согласно своим целям живёте/живите... не дёргайтесь между своими и чужими целями... и будет вам счастье ... можете дорабатывать свои планы сами
 
JeeyCi #:
а вы согласно своим целям живёте/живите... не дёргайтесь между своими и чужими целями... и будет вам счастье ... можете дорабатывать свои планы сами
Вопрос был простой вообще-то. Цель в торговле, вот что я имел ввиду
 
Mihail Marchukajtes #:
    Существуют такие задачи которые практически не возможно решить с помощью элементарных математических алгоритмов или логики либо же решение становится крайне трудоёмким и не целесообразным. Например нужно разбить входной набор данных на классы. Сделать это с помощью математических формул или какого либо особого алгоритма НЕВОЗМОЖНО, потому как закон по которому эти данные разбиваются не известен и собственно его то и нужно найти вот тогда и применяют карту Кохонена или любой другой алгоритм машинного обучения. Существуют задачи с неявным решением, такие как прогнозирования ВР что сделать с помощью простой логики из математики не возможно, тогда то же начинают применять НС. То есть нейронные сети применяют там где классическая математика не может дать ответ или в простонародии бессильна и решение может быть найден только через обучение.

Для решения подобных задач с помощью элементарной матиматики необходимо знать формулу решения, что собственно НС и делает. Находит решение для задачи посредством обучения....

может сгенерить тестовую выборку там, где не хватает стат. данных для полного анализа -- хоть и может получиться немного ущербно...

может создать имитационную модель там, где лаб. эксперимент невозможен...

вероятно, и проинтегрировать быстрее может, когда интегральная функция зависит от многих факторов и/или имеется много измерений... - чисто по скорости быстрее, чем ручками

вероятно, как-то так

 
JeeyCi #:

к фундаменту не получится, фундамент сам рулит... фундамент классической экономики хоть и модели, но на их основании принимает решения регулятор - тот, который не будет продолжать тенденцию, если/когда она с его проф. точки зрения гробит соц. благополучие(+/-) и соц.-эк. развитие... я в эту тему не лезу, прожив (став свидетелем в рынке) полный эк. цикл (и увидев решения, принимаемые регулитором) -- обсуждению не подлежит (но в учебниках по макроэкономике всё есть) -- не мы измеряем, они измеряют и сами принимают решения, retail trader может только принимать данность/факты, как есть 

События в реале причина поведения цены как функции причин, следствие причин. И Событий слишком много и их воздействие на цену далеко не линейно, и часто импульсно. Регуляторное воздействие более менее понятно и долго, но кроме него слишком много событий. И понимание связи событий и их воздействия на цену нормальная задача, и ее понимание дает большую стабильность профита.

Хороший пример, голод в Европе в 1664-1667 годов по причине летних заморозков известен давно, а причину - извержение вулкана где то в океане нашли сравнительно не давно. (в датах могу ошибаться)

 
Valeriy Yastremskiy #:

События в реале причина поведения цены как функции причин, следствие причин. И Событий слишком много и их воздействие на цену далеко не линейно, и часто импульсно. Регуляторное воздействие более менее понятно и долго, но кроме него слишком много событий. И понимание связи событий и их воздействия на цену нормальная задача, и ее понимание дает большую стабильность профита.

Хороший пример, голод в Европе в 1664-1667 годов по причине летних заморозков известен давно, а причину - извержение вулкана где то в океане нашли сравнительно не давно. (в датах могу ошибаться)

А я ВСЕГДА говорил что нужно исследовать причину изменения Причинно следственная модель, помните? Ожидания-Исполнение ожидания или нет-Результа что выраженно в данных Улыбка-(ОИ,Дельта,Обьём)- Цена-Индикаторы.


П.С. Вместо черточек должны быть стрелочки в сторону убывания потому как ТОЛЬКО ПРИЧИННО СЛЕДСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ имеют направление решения, одно от другого!!!