Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2259

 
dr.mr.mom Mishanin :

Maxim, Neural Turing makinesinin herhangi bir örneği var mıydı? hangi çerçevede ve hangi ilerleme?

Herkese Mutlu Yıllar ve en iyisi!

NG'den merhaba. Numara. Artık üretken modellerle daha çok ilgileniyorum, yapay bir diziyi gerçek bir diziden ayırt edemiyorsanız, Turing'e daha yakınlar. Aslında, ML'yi piyasaya uygulamak için doğru çözüm zaten bulundu, sadece nüanslar kaldı. Sadece konsept kaymasını doğru bir şekilde modellemeniz ve öğrenmeniz gerekiyor.
 
Maksim Dmitrievski :
NG'den merhaba. Numara. Artık üretken modellerle daha çok ilgileniyorum, yapay bir diziyi gerçek bir diziden ayırt edemiyorsanız, Turing'e daha yakınlar. Aslında, ML'yi piyasaya uygulamak için doğru çözüm zaten bulundu, sadece nüanslar kaldı. Sadece konsept kaymasını doğru bir şekilde modellemeniz ve öğrenmeniz gerekiyor.

...ML'yi piyasaya uygulamak için doğru çözüm zaten bulundu... Peki bu çözüm nedir? Sanırım birkaç rakip çözüm var)

Peki ya konsept drift simülasyonu? Geri bildirim yardımcı olmuyor mu?

Ve kavramsal olarak daha fazlasını varsaydığımız şey:

- zamanla kademeli değişim

- Periyodik veya döngüsel değişiklikler

- Ani veya ani değişiklik

Yoksa her şeyi bir kerede mi dahil ediyoruz?

 
dr.mr.mom Mishanin :

...ML'yi piyasaya uygulamak için doğru çözüm zaten bulundu... Peki bu çözüm nedir? Sanırım birkaç rakip çözüm var)

Peki ya konsept drift simülasyonu? Geri bildirim yardımcı olmuyor mu?

Ve kavramsal olarak daha fazlasını varsaydığımız şey:

- zamanla kademeli değişim

- Periyodik veya döngüsel değişiklikler

- Ani veya ani değişiklik

Yoksa her şeyi bir kerede mi dahil ediyoruz?

tam olarak neyin değiştiğine ve aracın ne için bilenmiş olduğuna bakmanız gerekiyor. Değişen şey modellemektir, yani. yapay satırlar oluşturun. Tarihte hangi değişim aralığında bakmak için. Tek bir çözüm yok, ancak duruma göre oldukça uzun bir süre çalışmasını sağlayabilirsiniz. Modelleme normları için geri bildirim, örneğin, tekrarlayan gans, ancak henüz onlara ulaşmadım. Ve modelin sınıflandırıcısı herhangi biri olabilir.

genellikle her şey, değiştirilmesi gereken ortalama artışların ve varyansın önyargısı gibi oldukça önemsiz şeylere dayanır. Ve oynaklık kümelemesi iyi modellenmiştir
 
Maksim Dmitrievski :

tam olarak neyin değiştiğine ve aracın ne için bilenmiş olduğuna bakmanız gerekiyor. Değişen şey modellemektir, yani. yapay satırlar oluşturun. Tarihte hangi değişim aralığında bakmak için. Tek bir çözüm yok, ancak duruma göre oldukça uzun bir süre çalışmasını sağlayabilirsiniz. Modelleme normları için geri bildirim, örneğin, tekrarlayan gans, ancak henüz onlara ulaşmadım. Ve modelin sınıflandırıcısı herhangi biri olabilir.

genellikle her şey, değiştirilmesi gereken ortalama artışların dengelenmesi gibi oldukça önemsiz şeylere bağlıdır. Ve oynaklık kümelemesi iyi modellenmiştir

Ve ortalamanın (veya belki de medyanın) kayması artarsa, onu "Zaman içinde kademeli değişim" / "Periyodik veya döngüsel değişiklik" olarak düzleştirmek, modele bir kontrol değişkeni olarak dahil edilir mi? Hayat Boyu Öğrenme kavramına dayanmaktadır.

Ani veya ani bir değişiklikle muhtemelen daha zordur, ancak tam tersi olabilir)

 
dr.mr.mom Mishanin :

Ve ortalamanın (veya belki de medyanın) kayması artarsa, onu "Zaman içinde kademeli değişim" / "Periyodik veya döngüsel değişiklik" olarak düzleştirmek, modele bir kontrol değişkeni olarak dahil edilir mi? Hayat Boyu Öğrenme kavramına dayanmaktadır.

Ani veya ani bir değişiklikle muhtemelen daha zordur, ancak tam tersi olabilir)

Bu tür kavramlara aşina değilim. Bence sırayı her biri n-çubuk yığınlarına bölmek yeterli ve sürpriz istiyorsanız sıkıştırabilirsiniz. Bir şeyi spesifik olarak belirlemenin mümkün olduğuna inanmıyorum, ancak modeli seçeneklerin numaralandırılması yoluyla elde etmek sorun değil. Hangi yeni veri görmedi, ancak benzer bir şey üzerinde eğitildi, üretildi. Ana şey, seçeneklerin kapsamının geniş olmasıdır, aksi takdirde hikayeyi yanlışlıkla alabilirsiniz.

örneğin, tüm döviz çiftlerinde 5 yıllık ufku olan iyi modeller alıyorum, sadece birkaç ayda öğreniyorum + yapay olanlar. Nasıl bir küresel değişim var bilmiyorum ama mevsimsel olanlara bakarsanız ortalama değişim farklı. Henüz modellemedim.

 
Maksim Dmitrievski :

örneğin, tüm döviz çiftlerinde 5 yıllık ufku olan iyi modeller alıyorum, sadece birkaç ayda öğreniyorum + yapay olanlar. Nasıl bir küresel değişim var bilmiyorum ama mevsimsel olanlara bakarsanız ortalama değişim farklı. Henüz modellemedim.

Hisse senedi/emtialarda aynı ufka sahip modeller alıyor musunuz? "Birkaç ay" VR tarihinin bir parçası mı? Eğer öyleyse, Klondike!

 
dr.mr.mom Mishanin :

Hisse senedi/emtialarda aynı ufka sahip modeller alıyor musunuz? "Birkaç ay" VR tarihinin bir parçası mı? Eğer öyleyse, Klondike!

orada her şey duruma bağlı, yaklaşık 2 aydır, bir yerlerde piyasa çok değişti ve böyle bir hikaye yeterli değil. Fazladan bir yere ihtiyaç var. filtreler. Diğer araçları denemedim, dizinleri deneyebilirsiniz

yaklaşımın kendisi bir sürü makul örnek örneklemektir, sadece zaman serileri için değil birçok yerde işe yarar. Süper bilim yok, sadece seç ve izle)

örneğin belirli saatlerde (mevsimsel bileşenler) öğrenmek için kaba kuvvet yaptım böyle. Saatlere göre model seçimi. Her nokta bir modeldir, her saat için 10 model eğitilir. Noktalar ne kadar yoğun ve yüksekse o kadar iyi

Grafik, işlem gününün kenarlarında, yüksek oynaklığın olduğu ortada, böyle bir stratejinin daha kötü çalıştığını (ortalama olarak) çok sayıda iyi model olduğunu gösteriyor. Sadece birkaç açıkçası çöp dönemi var, geri kalanıyla çalışabilirsiniz.


Sonra baktığım 5. saat için böyle bir denge eğrisi görüyorum. Tüm modeller onun için iyi çıkıyor. Yarım test, yarım tren (5 yıl boyunca). Mevsimlik olanlar için 2 aydan fazla sürüyor, çünkü çok az örnek var.

valla herşey böyle. Yazı yazmak istedim ama mektuplar az, olmuyor..su dökmen lazım

Bu GBPUSD'dir ancak herhangi bir şaft üzerinde çalışır. çiftler


 
Maksim Dmitrievski :

Saate göre model seçimi. Her nokta bir modeldir, her saat için 10 model eğitilir. Noktalar ne kadar yoğun ve yüksekse o kadar iyi

Sonra baktığım 5. saat için böyle bir denge eğrisi görüyorum. Tüm modeller onun için iyi çıkıyor. Yarım test, yarım tren (5 yıl boyunca). Mevsimlik olanlar için 2 aydan fazla zamana ihtiyacınız var çünkü çok az örnek var

valla herşey böyle. Yazı yazmak istedim ama mektuplar az, olmuyor..su dökmen lazım

Bu GBPUSD'dir ancak herhangi bir şaft üzerinde çalışır. çiftler

Apaçık olan ne zamandır görmezden geliniyor...

 
Üretken modellerde uzmanlar varsa, GMM modelinin kovaryans matrisini sallama seçeneğini deneyebilirsiniz. Onlar. serinin ortalamasını ve varyansını değiştirmeyin, kovanı değiştirin. GMM matrisi. Çıktı, farklı özelliklere sahip birçok örnek olmalıdır