Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3163
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
Какое точное название? Или самопальная?
Использую много лет разные "деревянные" модели и ничего подобного не наблюдал.
Нужно найти корсет (coreset), который имеет закономерности, и только на нем обучаться. Он может быть на любом куске графика, ищется через перебор. Иначе шум не позволяет модели сосредоточиться. Сейчас в тренде корсеты - небольшие репрезентативные подвыборки. Это довольно просто и дает результаты.
Как искать? Перебирать все куски (например 100 по 5000 стр) и смотреть, как успешно остальные 500 000 строк на этой модели предсказывают?
Как искать? Перебирать все куски (например 100 по 5000 стр) и смотреть, как успешно остальные 500 000 строк на этой модели предсказывают?
ага, можно случайно семплы выдергивать, а не куски подряд, это более правильно
Я аж прослезился, так ржал)))
попросил БАРДА писать на русском , написал с ошибкой , бывает.. русский не мой родной , я пользуюсь им только тут по сути..
и что он мне отвечает ))
Вы поняли?
Он меня тролить начал )))
Это просто жесть))))
Он тебя не троллит.
Ты написал руСкий - это "русский" по сербски.
Поэтому он тебе пишет на сербском
Он тебя не троллит.
Ты написал руСкий - это "русский" по сербски.
Поэтому он тебе пишет на сербском
Ааа)))
интересная статья про деревья и обучение с подкреплением в них..
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4760114/
потетстил алгоритм на рыночных данных..
Алгоритм работает устойчиво на новых данных по сравнению с форестом..
алгоритм не переобучаеться, на всех валидационных выборках результат либо лучше чем на тестовой либо намного лучше , хуже не видел..
акураси в среднем лучше фореста на 2-4 % те если на форесте 0,58 то у RLT ~ 0,62
кароч. по первым тестам алгоритм стоющий, правда обучаеться долго зараза..
Самопальная. Возможности для экспериментов не ограничены...
М-да... самопальные не имеет смысла обсуждать.
Зачем тратить время на самопальные? Имеются дестяки НЕ самопальных с обсосанными алгоритмами, практически используемые миллионами пользователей....
потетстил алгоритм на рыночных данных..
Алгоритм работает устойчиво на новых данных по сравнению с форестом..
алгоритм не переобучаеться, на всех валидационных выборках результат либо лучше чем на тестовой либо намного лучше , хуже не видел..
акураси в среднем лучше фореста на 2-4 % те если на форесте 0,58 то у RLT ~ 0,62
кароч. по первым тестам алгоритм стоющий, правда обучаеться долго зараза..
По их теории предполагается наличие части "сильных" признаков, которые хорошо работают и проблема лишь в том, чтобы отделить их от остальных "слабых". В их области, генетике, всё так и есть, наверно. Но у нас явно другая ситуация - признаки примерно одинаковы по силе, часто коллинеарны, да ещё рейтинг их силы может меняться со временем.
В общем, если бы дело было лишь в отборе информативных признаков, то Сан Саныч, со своей секретной методой, давно бы стал трильонером)
По их теории предполагается наличие части "сильных" признаков, которые хорошо работают и проблема лишь в том, чтобы отделить их от остальных "слабых". В их области, генетике, всё так и есть, наверно. Но у нас явно другая ситуация - признаки примерно одинаковы по силе, часто коллинеарны, да ещё рейтинг их силы может меняться со временем.
В общем, если бы дело было лишь в отборе информативных признаков, то Сан Саныч, со своей секретной методой, давно бы стал трильонером)
Ну алгоритм реально работает и стабильнее и акураси лучше и каппа лучше.. кароче лучше работает ..
причем работает и спустя 1000 новых наблюдений и спустя 20 000 .. а ошибка либо такая же либо лучше
признаки примерно одинаковы по силе
Ну и тут я не могу согласиться
важности от этого алгоритма
М-да... самопальные не имеет смысла обсуждать.
Зачем тратить время на самопальные? Имеются дестяки НЕ самопальных с обсосанными алгоритмами, практически используемые миллионами пользователей....
Я не обсуждаю пакеты, предлагаю обсуждать только идеи.