Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3427

 
Maxim Dmitrievsky #:

норм. Еще 

phi = 5.1 # МЕНЯЙ ОТ 0 ДО 7

чтобы разные кривые получить

здесь еще

t = np.linspace(0.1, 0.3, 100000) получается количество циклов, то есть несколько фракталов подряд одинаковых, с возрастающим периодом

ставлю 0.3 или 0.4 - 3 или 4 повторения. Можно больше.

ага, прикольно но я хз как эта вся штука  может помочь

[Удален]  
mytarmailS #:

ага, прикольно но я хз как эта вся штука  может помочь

Пока не сделал.. короче

1. нагенерить графиков, разметить, добавить к основному датасету

2. обучить, позырить на новых данных

 
Maxim Dmitrievsky #:

Пока не сделал.. короче

1. нагенерить графиков, разметить, добавить к основному датасету

2. позырить

ты можешь пойти от обратного, ты можешь научить алгоритм сам обратабатывать входные данные - расшырять/сужать/увелиивать/сжимать итд..

Это будет ефективнее чем зарядить датасет на 1000 ГБ чтобы он все варианты повидал

[Удален]  
mytarmailS #:

ты можешь пойти от обратного, ты можешь научить алгоритм сам обратабатывать входные данные - расшырять/сужать/увелиивать/сжимать итд..

Это будет ефективнее чем зарядить датасет на 1000 ГБ чтобы он все варианты повидал

Нет. Повторю, что в этих данных есть закономерности. Поэтому надо их. Сужать и растягивать рэндом нет смысла.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Нет. Повторю, что в этих данных есть закономерности. Поэтому надо их. Сужать и растягивать рэндом нет смысла.

ты не понял.

лан, делай

 

Прошу высказать мысли по теме самообмана.

  1. Сделал Оптимизацию генетикой (прерванной) на Sample, отсортировал по критерию оптимизации результаты, оставив только верхние 50.
  2. Из этих 50-ти выбрал 2-3, которые великолепно проходят OOS слева и справа. Length_OOS = 2 * Length_Sample.

Насколько силен фактор подгонки во втором пункте?

 
fxsaber #:

Прошу высказать мысли по теме самообмана.

  1. Сделал Оптимизацию генетикой (прерванной) на Sample, отсортировал по критерию оптимизации результаты, оставив только верхние 50.
  2. Из этих 50-ти выбрал 2-3, которые великолепно проходят OOS слева и справа. Length_OOS = 2 * Length_Sample.

Насколько силен фактор подгонки во втором пункте?

Силен на 100%
 
fxsaber #:

Прошу высказать мысли по теме самообмана.

  1. Сделал Оптимизацию генетикой (прерванной) на Sample, отсортировал по критерию оптимизации результаты, оставив только верхние 50.
  2. Из этих 50-ти выбрал 2-3, которые великолепно проходят OOS слева и справа. Length_OOS = 2 * Length_Sample.

Насколько силен фактор подгонки во втором пункте?

Чем больше различия в параметрах этих 3х сетов, тем вероятность подгонки меньше.

 
Andrey Dik #:

Чем больше различия в параметрах этих 3х сетов, тем вероятность подгонки меньше.

Очень интересное высказывание, спасибо. Правда, его понял несколько иначе.


Чем больше различия в параметрах 50-ти сетов (генетика специально для этого прерывается), тем вероятность подгонки в п.2. ниже.

 
))