Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3433
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
Мультивалютник обладает некоторыми недоисследованными свойствами.
Качество обучения зависит от списка добавленных пар. Некоторые проходят ООС, некоторые нет. Меняя список, получаются разные кривые.
Просто умиляет оценка торговой системы по р-квадрат.
https://www.ixbt.com/news/2024/03/14/ipad-4-cerebras-wse-3.html
приятно посмотреть на успехи микроэлектроники
моя специальность ;)
Делюсь результатами, значит дерево [3,3,3] - на каждом уровне в листе происходит кластеризация на 3 кластера, всего 3 уровня, в итоге 27 конечных листьев.
Применяем результат на 3 выборках - test и exam не участвовали в построении дерева.
На графике ниже показано смещение целевой "1" в процентах относительно среднего значения целевой "1" в своей выборке - для каждого листа дерева.
Что радует - устойчивость смещения, т.е. там где на train было больше 0 или 1, так и на остальных выборках часто остаётся.
Правда, если взять по выборке train примеры в выборке со смещением более 5%, то получиться всего около 20% примеров от всей выборки, что маловато.
какая то мода на кластеризацию пошла...
Создал алгоритм автоматической идентификации проторговок на основе кластеризации )
работает...
скажете нет?
Делюсь результатами, значит дерево [3,3,3] - на каждом уровне в листе происходит кластеризация на 3 кластера, всего 3 уровня, в итоге 27 конечных листьев.
Применяем результат на 3 выборках - test и exam не участвовали в построении дерева.
На графике ниже показано смещение целевой "1" в процентах относительно среднего значения целевой "1" в своей выборке - для каждого листа дерева.
Что радует - устойчивость смещения, т.е. там где на train было больше 0 или 1, так и на остальных выборках часто остаётся.
Правда, если взять по выборке train примеры в выборке со смещением более 5%, то получиться всего около 20% примеров от всей выборки, что маловато.
А если сразу на 27 кластеров разделить без деревьев? Результат изменится?
какая то мода на кластеризацию пошла...
Создал алгоритм автоматической идентификации проторговок на основе кластеризации )
работает...
скажете нет?
Выглядит весьма интересно. Подробности будут?
А если сразу на 27 кластеров разделить без деревьев? Результат изменится?
Хороший вопрос. Так то, думаю, результат изменится в числовом выражении, но качественно тенденция сохранится - задатки устойчивости.
Сейчас поставлю посчитать сразу 27 кластеров, заодно проверю алгоритм свой на адекватность отработки с таким усечённым деревом по сути
Когда я думал делать дерево, то идея была в том, что кластеры должны как то равномерно распределится в процессе построения дерева по многомерному пространству, чем это происходило бы рандомно.