Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2559
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
Хочу обучить СММ , но необычным спосом а через фитнес функцию , генетическим или другим..
Кароч хочу сам делать матрицы перехехода состояний.. Есть пакет, есть эти матрицы но что именно и где менять я не очень понимаю, можешь помочь с этим?
В HMM фитнес функция - логарифм правдоподобия. Если придумывать кастомную ф. ф., то это уже какой-то другой метод.
В HMM фитнес функция - логарифм правдоподобия. Если придумывать кастомную ф. ф., то это уже какой-то другой метод.
Так что надо оптимизировать ?
вот модель на три состояния
Так в том то и прикол..
Ты сказал "регулярность" , я не знаю что это, и не стал тебя спрашывать и пошел гуглить и оказалость что это не то что ты имел ввиду. Если бы я этого не понял то мы бы сейчас пользовались одним понятием (регулярность) подразумевая разное, тем самым никогда бы не дошли до чего то общего..
И все это из за одного псевдонаучного идиота..
Все, я устал
я тоже)
Так что надо оптимизировать ?
вот модель на три состояния
Так всё же уже оптимизировано посредством алгоритма Баума-Велша. Оптимальное значение логарифма правдоподобия внизу выписано. Параметры (матрица перехода и другие) подсчитаны.
Так всё же уже оптимизировано посредством алгоритма Баума-Велша. Оптимальное значение логарифма правдоподобия внизу выписано. Параметры (матрица перехода и другие) подсчитаны.
это просто модель обученая трем состояниям, а я хочу модель которая будет обучена так что моя фит. фун. была довольна.
Предствь себе что я тренирую нейронку , генетикой изменяю ее веса и смотрю фит.фу.
Вот тоже самое я хочу сделать с СММ , только изменять я буду ее матрицы перехода
Но с весами нейронки как бы понятно что менять , а тут не очень
это модель обученая трем состояниям, а я хочу модель которая будет обучена так что моя фит. фун. была довольна.
Предствь себе что я тренирую нейронку , генетикой изменяю ее веса и смотрю фит.фу.
Вот тоже самое я хочу сделать с СММ , только изменять я буду ее матрицы перехода
Но с весами нейронки как бы понятно что менять , а тут не очень
То что нужно вроде понял - возможность задания кастомной ф.ф. Но данная функция HMMFit() не поддерживает такой возможности, поскольку она реализует Баума-Велша с жёстко вшитой в него ф. ф. - LLH. Можно лишь задать какие-то параметры Баума-Велша
Нужен другой пакет, где можно задавать пользовательскую ф. ф.
То что нужно вроде понял - возможность задания кастомной ф.ф. Но данная функция HMMFit() не поддерживает такой возможности, поскольку она реализует Баума-Велша с жёстко вшитой в него ф. ф. - LLH. Можно лишь задать какие-то параметры Баума-Велша
Нужен другой пакет, где можно задавать пользовательскую ф. ф.
Прикол в том что я не встречал таких пактов с АМО где можно свою фф использовать..
либо задаешь X,Y (дата, таргет) либо просто Х(дата)
Но всегда есть возможность залезть в "кишки" АМО и там их шевелить и смотреть что будет с точки зрения ф.ф.
Что я и делаю, это такой лайф хак мой , нейронку я так тренировал, форест тоже , теперь хочу СММ еще
Прикол в том что я не встречал таких пактов с АМО где можно свою фф использовать..
либо задаешь X,Y (дата, таргет) либо просто Х(дата)
Но всегда есть возможность залезть в "кишки" АМО и там их шевелить и смотреть что будет с точки зрения ф.ф.
Что я и делаю, это такой лайф хак мой , нейронку я так тренировал, форест тоже , теперь хочу СММ еще
В LightGBM можно задавать свою, но чаще всего такой возможности нет.