Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3358
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
Как Вам удается находить таких дебилов как этот Карпов?
У человека каша в голове. Человек НЕ способен последовательно изложить мысль. Просто жуть!
Ну вас приглашали тоже работать в Англию с вашей кашей? )
чел вообще не парится, у него все хорошо.
Не уловить мысль != неправильно ее изложить. Это люди несколько другой формации, наверное в этом проблема.
Давно уже очевидно, что тема нуждается в новой крови. Я уже тоже олдфаг. Придут новые и покажут, если форум не заплесневеет в конец, конечно.
Самое страшное, что я понимаю какие изменения в мозгу происходят с возрастом, и почему люди рассуждают так, а не иначе. Эта очевидность порой вымораживает, но от нее никуда не уйти.
Ну вас приглашали тоже работать в Англию с вашей кашей? )
чел вообще не парится, у него все хорошо.
Не уловить мысль != неправильно ее изложить. Это люди несколько другой формации, наверное в этом проблема.
Давно уже очевидно, что тема нуждается в новой крови. Я уже тоже олдфаг. Придут новые и покажут, если форум не заплесневеет в конец, конечно.
Самое страшное, что я понимаю какие изменения в мозгу происходят с возрастом, и почему люди рассуждают так, а не иначе. Эта очевидность порой вымораживает, но от нее никуда не уйти.
Причем тут Англия?
Вы, вроде квалифицированный человек, а постоянно тянет на помойку.
Крайне редко возражаете по существу...
Причем тут Англия?
Вы, вроде квалифицированный человек, а постоянно тянет на помойку.
Крайне редко возражаете по существу...
У классификаторов, таких как метод опорных векторов и деревья принятия решений, есть функция predict_proba, потому что они могут предоставлять оценки вероятностей классов на основе своих внутренних характеристик. Однако, эти оценки вероятностей могут быть не совсем точными или не отражать реальную уверенность классификатора.
Например, для метода опорных векторов функция predict_proba может вернуть оценки вероятностей на основе расстояния до разделяющей гиперплоскости, но эти значения могут быть искажены из-за особенностей самого метода.
Для деревьев принятия решений функция predict_proba может вычислять вероятности классов на основе количества объектов каждого класса в листовых узлах, но эти вероятности могут быть не совсем точными из-за структуры дерева.
Таким образом, хотя эти классификаторы имеют функцию predict_proba, вероятности, которые они предоставляют, могут быть менее достоверными по сравнению с методами, основанными на вероятностной модели, такими как наивный байесовский классификатор или логистическая регрессия.
Дарю небольшой эксперимент для <удалено модератором>.
Обучил некоторую модель, не важно какую, без калибровки она не улучшает свои свойства при увеличении порога. Сделок становится меньше, профит фаткор не растет.
Откалибровал доступным способом, запустил с разными порогами. Калибровка была после 2015 года, все что раньше - ООС.
Способ кастомный, сам придумал. Потом сравню с общеизвестными, потомоу что есть небольшой завтык их экспорта в МТ5, потом решу.
порог 0.5
0.6
0.7
Протсой пример что калибровка даже изначально слабых моделей, дает некоторый результат.
ЧТД
Почитал статьи, почитал статьи по ссылкам.
Странное впечатление.
По статьям смысл калибровки в сглаживании тем или иным способом. а чем лучше установка порогов по сглаженным вероятностям и по несглаженным? Оценка отсутствует, хотя по мне есть оценка - это ошибка классификации.
есть ли в этом какой-нибудь смысл.
Новый бизнес - продажа предикторов