Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 75
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
Поэтому Dr.Trader не смог запустить полноценную libVMR переписанную на R - очень много вычислений и сильно жрёт память.
У меня ошибка в коде была в функции большого ядерного преобразования. В атаче та же старая версия 3.01, но с фиксом. С памятью теперь всё ок, с большой ядерной машиной тоже. Но скорость помедленне джавы будет.
У меня ошибка в коде была в функции большого ядерного преобразования. В атаче та же старая версия 3.01, но с фиксом. С памятью теперь всё ок, с большой ядерной машиной тоже. Но скорость помедленне джавы будет.
Это самое отвратительное, что скорость ниже плинтуса.
К тому же libVMR - это бинарный классификатор, что не есть хорошо. Тернарный может из дерьма конфетку сделать:
В самом предикторе уровень обобщения данных 90%, а в выгруженной модели всего лишь 47% Непонятно.... Ну и запустить в MQL пока что не получилось....
Потихоньку поднял урвоень обобщения для модели до 100%, посмотрим как отработает в будущем :-)
100% обобщающей способности - это не предел. Можно дальше совершенствовать, подбирая предикторы по bias. Если у двух тернарных классификаторов 100% обобщающая способность, но bias разные, то лучшим будет классификатор с наименьшим bias - у него более значимые предикторы.
Чем меньше bias, тем меньше примеров в тестовой выборке помечаются тире (неопределённость).
100% обобщающей способности - это не предел. Можно дальше совершенствовать, подбирая предикторы по bias. Если у двух тернарных классификаторов 100% обобщающая способность, но bias разные, то лучшим будет классификатор с наименьшим bias - у него более значимые предикторы.
Чем меньше bias, тем меньше примеров в тестовой выборке помечаются тире (неопределённость).
ДАвно интересует и можно сказать мучает вопрос. Что означает параметр Indicator by Reshetov и значение. Что оно обозначает?
Суть в том, что для обучающей способности - это хороший индикатор, а для обобщающей не имеет никакого смысла. Поэтому в следующих версиях jPrediction я его уберу, чтобы не мозолил глаза.
Суть в том, что для обучающей способности - это хороший индикатор, а для обобщающей не имеет никакого смысла. Поэтому в следующих версиях jPrediction я его уберу, чтобы не мозолил глаза.
Юрий, вопрос. Предиктор может выдавать вероятности вместо классов?
Юрий, вопрос. Предиктор может выдавать вероятности вместо классов?
Нет, вероятности вычислялись в самых начальных версиях libVMR, но там была большая проблема, которая заключается в том, что все предикторы для правильного вычисления значения вероятности должны быть строго независимы друг от друга. А соблюдения такого условия во многих прикладных областях добиться вообще нереально. Например, в трейдинге почти все индикаторы и осцилляторы коррелируют друг с другом, т.е. не являются независимыми. К тому же условие независимости в алгоритме при её отсутствии в данных отрицательно сказывается на обобщающей способности. Поэтому пришлось отказаться от такого тупикового направления.
Сейчас jPrediction не обращает никакого внимания на независимость предикторов, а только на значение обобщающей способности. Потому что несколько предикторов могут взаимодополнять друг друга, т.е. на одних примерах будут давать хороший результат одни предикторы, на других другие, а на третьих их комбинации. Вычислять вероятности в таких условиях можно с очень большой и весьма сомнительной погрешностью.