Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2373

Yeni yorum
 
sır :

S&P'de bir yıkım var. Ve fx kalıcı olarak sahip değildir.

Pekala, enflasyonu kaldırırsak, oradaki eğilim de o kadar sabit değil. Forex'te enflasyon, kısmen,   otomatik olarak silinir.

sır :

Put-call oranı vb. ile fikir. bu iyi, ama henüz bundan kâr eden kimseyi görmedim) Yine de, piyasa katılımcılar tarafından deneyimle değil, parayla hareket ediyor ve para birimi seçeneklerinin likiditesi yok. Evet, farklı bir amaçları var.

Elbette bütün balıklar uzun zaman önce tutulmuştur ama bazen biraz yenisinin başlayıp başlamadığını kontrol etmeniz gerekir)

sır :

ps, fişlerde bir dal başlatmak güzel olurdu, aksi takdirde her yerde konu dışı olurlar)

Sadece için) Ama bir iş parçacığı yapacaklar) Çoğunluk için, rastgele süreçler, hakkında ne söylerseniz söyleyin - her şey bir anlamda doğru olacak bu şeyler kategorisinden bir tür felsefi ve gevezelik saçmalığıdır) Yine, her zaman olacaktır. Arzuyla yanıp tutuşan bir grup pratik uygulayıcı, teorik teorisyenlere pratik pratikten ne kadar uzak olduklarını açıklıyor)

 
Aleksey Nikolaev :

Pekala, enflasyonu kaldırırsak, oradaki eğilim de o kadar sabit değil. Forex'te enflasyon, kısmen,   otomatik olarak silinir.

Elbette, tüm balıklar uzun zaman önce tutulmuştur, ancak bazen biraz yenisinin başlayıp başlamadığını kontrol etmeniz gerekir)

Sadece için) Ama bir iş parçacığı yapacaklar) Çoğunluk için, rastgele süreçler, hakkında ne söylerseniz söyleyin - her şey bir anlamda doğru olacak bu şeyler kategorisinden bir tür felsefi ve gevezelik saçmalığıdır) Yine, her zaman olacaktır. Arzuyla yanıp tutuşan bir grup pratik uygulayıcı, teorik teorisyenlere pratik pratikten ne kadar uzak olduklarını açıklıyor)

Bu doğru, ağaçlar ve ormanlar hakkında tartışmak daha iyidir
 
Herhangi biri, R'de bir örnek alan ve üzerinde "Kement regresyon" modelini uygulayan bir komut dosyası oluşturmama yardımcı olabilir mi? Yüksek korelasyonlu ikili özellikler için iyi çalıştığı fikrini duydum - denemek istiyorum. Doğru, bir sınıflandırmaya ihtiyacım var, bir gerilemeye değil, ama bence burada bu çok önemli değil - kişi sınıflandırmadan bahsediyordu.
 
Alexey Vyazmikin :
Herhangi biri, R'de bir örnek alan ve üzerinde "Kement regresyon" modelini uygulayan bir komut dosyası oluşturmama yardımcı olabilir mi? Yüksek korelasyonlu ikili özellikler için iyi çalıştığı fikrini duydum - denemek istiyorum. Doğru, bir sınıflandırmaya ihtiyacım var, bir gerilemeye değil, ama bunun burada çok önemli olmadığını düşünüyorum - kişi sınıflandırma hakkında konuştu.

ROCKET'e bakın, algoritma bir dizi ilişkisiz özellik yaratır

 
Alexey Vyazmikin :
Herhangi biri, R'de bir örnek alan ve üzerinde "Kement regresyon" modelini uygulayan bir komut dosyası oluşturmama yardımcı olabilir mi? Yüksek korelasyonlu ikili özellikler için iyi çalıştığı fikrini duydum - denemek istiyorum. Doğru, bir sınıflandırmaya ihtiyacım var, bir gerilemeye değil, ama bunun burada çok önemli olmadığını düşünüyorum - kişi sınıflandırma hakkında konuştu.

https://www.pluralsight.com/guides/linear-lasso-and-ridge-regression-with-r

http://www.science.smith.edu/~jcrouser/SDS293/labs/lab10-r.html

https://rstatisticsblog.com/data-science-in-action/machine-learning/lasso-regression/

 
mytarmailS :


Bizim için yararlı özelliklere sahip olduğumuz basitleştirilmiş bir özellik alanı olan bir pazar modeli oluşturmamız gerekiyor.


Neden Basitleştirin

1) Görünürlük, algılanabilirlik

2) Alan ne kadar basitse, içindeki tekrarlanabilirlik o kadar fazladır, kalıp aramak daha kolaydır ve 2 yılda bir defadan fazla tekrarlanırlar.

3) Model ararken kombinatoryal patlama olasılığını en aza indirmek

4) Akıllı sadeleştirme gürültüyü ortadan kaldırır


Yararlı özellikler nelerdir (modelden gerekenler)

1) Model, piyasa hareketlerine uygun olmalıdır

2) model içindeki verilerin tekrarlanabilirliği

3) basitlik


Belki birileri bir şeyler ekler, ben de sizi modelin seçeneklerini tartışmaya davet ediyorum, kim hayal ediyor?

Mat. makul varsayımlara sahip bir fiziksel süreç modeli, yeterli doğrulukla ulaşılabilir bir hedeftir.

Çok faktörlü mat. Basit süreç modelleri, Brownian iyi bir örnektir, ayrıca gerekli doğruluğu da sağlar.

Ama karmaşık sistemler görmedim.

Bloglarda Alexey Nikolaev, R'de bir azınlık oyun modeli yaptı

Bir kene hareketi gibi çıktı. Ancak modele farklı etkiye sahip faktörleri eklemek basitçe işe yaramaz. Ve nereye, karmaşık oyun modellerine veya basit bir modelden daha karmaşık bir model yapmak için, aşağı yukarı doğru karar vermek zordur. Model başlangıçta basit olmasına rağmen, hareket eden değişkenlerin sınıf / grup sayısının 2x'ten fazla olması nedeniyle çalışmaz. Brownian hareketinde, sınıf 1 ve ardından model oldukça karmaşıktır.

 
Maksim Dmitrievski :

ROCKET'e bakın, algoritma bir dizi ilişkisiz özellik yaratır

İkili ile denemem gerekiyor.

 
mytarmailS :

https://www.pluralsight.com/guides/linear-lasso-and-ridge-regression-with-r

http://www.science.smith.edu/~jcrouser/SDS293/labs/lab10-r.html

https://rstatisticsblog.com/data-science-in-action/machine-learning/lasso-regression/

Teşekkürler, ama ben R'de bir yolcuyum, oradaki çeşitli kod örneklerinde boğulacağım - banal çalışan bir senaryom olurdu, orada pek fazla parametre yok gibi görünüyor ...

 
Alexey Vyazmikin :

Teşekkürler, ama ben R'de bir yolcuyum, oradaki çeşitli kod örneklerinde boğulacağım - banal çalışan bir senaryom olurdu, orada pek fazla parametre yok gibi görünüyor ...

tembel arkadaşımı tut

 library (glmnet)
Y <- sample(c(- 1 , 1 ), 100 ,replace = T)   # data
X <- matrix(rnorm( 400 ),ncol = 4 )     # target
tr <- 1 : 80 # train idx

lambda_seq <- 10 ^seq( 2 , - 2 , by = -. 1 )
# identifying best lamda
best_lam <- cv.glmnet(x = X[tr,], y = Y[tr],alpha = 1 , lambda = lambda_seq, nfolds = 5 )$lambda.min

# train model with best lamda value identified
lasso_best <- glmnet(x = X[tr,], y = Y[tr], alpha = 1 , lambda = best_lam)
# predict new data
pred <- predict(lasso_best, s = best_lam, newx = X[-tr,])


Bana modeli sormayın, kullanmadım ve kullanmayacağım, mucize modellere inanmak için o zihniyetten çoktan büyüdüm)

 
Valeriy Yastremskiy :

Mat. makul varsayımlara sahip bir fiziksel süreç modeli, yeterli doğrulukla ulaşılabilir bir hedeftir.

Çok faktörlü mat. Basit süreç modelleri, Brownian iyi bir örnektir, ayrıca gerekli doğruluğu da sağlar.

Ama karmaşık sistemler görmedim.

Alexey Nikolaev, bloglarında R'de bir azınlık oyun modeli yaptı

Bir kene hareketi gibi çıktı. Ancak modele farklı etkiye sahip faktörleri eklemek basitçe işe yaramaz. Ve nereye, karmaşık oyun modellerine veya basit bir modelden daha karmaşık bir model yapmak için, aşağı yukarı doğru karar vermek zordur. Model başlangıçta basit olmasına rağmen, hareket eden değişkenlerin sınıf / grup sayısının 2x'ten fazla olması nedeniyle çalışmaz. Brownian hareketinde, sınıf 1 ve ardından model oldukça karmaşıktır.

karmaşık

1...236623672368236923702371237223732374237523762377237823792380...3399
Yeni yorum