Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3123

Yeni yorum
 
Valeriy Yastremskiy #:
Satır parametreleri bir şekilde oluşturulabilir mi?)
Hatta farkın çıktısını alabilir ve MO aracılığıyla düzeltebilirsiniz.
 
Renat Akhtyamov #:

Tüm bunları izlemek ne kadar yorucu: keşifler, bulmacalar ve sistem araştırmaları....

Bir piyasa kotasyonu oluşturmanın mantığı 1970 yılında karmaşık olamazdı.

Alıntı o zamanlar dizlerden, kalemle yazılmış bir kağıttan ve hesaplarda sayılmışsa, sinir ağlarının bununla ne ilgisi var?

Ne olmuş 50 yıl geçmişse.

Algoritma değişmedi, size olduğu gibi söylüyorum, %100, test edildi!

1970 yılında bir erkek, bir erkeğin anlayamayacağı bir şey icat edemezdi, edemezdi!

Alışveriş merkezinde yeni bir iç çamaşırı koleksiyonu var, git ve gör.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Hatta farkı türetebilir ve MOE aracılığıyla ayarlayabilirsiniz.
Neyin farkı? Bilinmeyen OOS'a göre. Tepside her şey yolunda, farkı hesaplayacak bir şey yok.
 
Forester #:
Neyin farkı? Bilinmeyen OOS. Trende sorun yok, farkı hesaplayacak bir şey yok.
Yeni başlayanlar için OOS ile treni karşılaştırın. Trayne deneme grubu, OOS ise kontrol grubu olacaktır. İlk olarak sadece özelliklerin ortalamasındaki kaymaya bakabilirsiniz. Eğer varsa, o zaman tarih boyunca bu tür değişimlerin dinamiklerine bakın. Eğer OOS'u hesaba katmadan tedavi etmek mümkünse, o zaman iyi :)

Eğer çok sayıda özellik varsa, bu oldukça yaratıcı bir meydan okumadır. Henüz hepsinin üstesinden gelemedim.

Görev esasen önyargının nasıl düzeltileceğine dayanıyor. Bu, sayıları modele nasıl yerleştireceğimi öğrendikten sonraki bir hedef görev. Eğer herhangi bir şekilde düzeltilemezse, elbette berbat bir iş olur. Ama bu vazgeçmek için bir sebep değil (sanırım) 😀
 
Maxim Dmitrievsky #:
Hatta farkı türetebilir ve MOE aracılığıyla ayarlayabilirsiniz.

Neyin farkı?

Açıktır, dediğiniz gibi, bir serinin meta parametresi matematiksel modelidir ve modelin parametreleri serinin parametreleridir, ancak modeller farklıdır ve bazen birinde parametreler vardır, diğerinde yoktur veya modelin parametrelerden davranışı farklıdır. Ve modelin sonuçlarını TC şeklinde karşılaştırmak ... Bunun doğru olduğunu düşünmüyorum.

Muhtemelen bir serinin bazı parametrelerinin korelasyonunun davranışı üzerinde bir bağımlılığı olabilir. Bu ham bir şey tabii ki...

Ticaret müzakerelerinin modellenmesi hakkında ne düşünüyorsunuz?

Makine öğrenimi, özellikle dekernel yöntemi, 1980 ' lerde Renaissance Technologies tarafından kullanıldı,

Makine öğrenimi, özellikle kernel yöntemi ,

Bugünün dilinde bu nedir?

 
Valeriy Yastremskiy #:

Neyin farkı?

Dediğiniz gibi bir serinin meta parametresi onun matematiksel modeli, modelin parametreleri de serinin parametreleri ama modeller farklı ve bazen birinde parametreler var diğerinde yok ya da modelin parametrelerden davranışı farklı. Ve modelin sonuçlarını TC şeklinde karşılaştırmak ... Bunun doğru olduğunu düşünmüyorum.

Muhtemelen bir serinin bazı parametrelerinin korelasyonunun davranışına bir bağımlılığı olabilir. Ham, tabii ki...

Ticaret müzakerelerinin modellenmesi hakkında ne düşünüyorsunuz?

Makine öğrenimi, özellikle de kernel yöntemi, 1980 ' lerde Renaissance Technologies tarafından kullanılmıştır,

Makine öğrenimi, özellikle kernel yöntemi ,

Bugünün deyimiyle nedir?

Ne tür bir çekirdek 😀 polinom veya radyal baz veya başka bir şey olduğuna bağlı. Bugünün tabiriyle gayet iyi. Model sığdır (regresyon veya destek vektör yöntemindeyse), ancak basit ve yorumlanabilirdir.

Dağılımlar arasındaki fark ve modelin bunlara verdiği tepki. Bu çok açık görünüyor. Geriye bunu nasıl dengeleyeceğimizi bulmak kalıyor.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Yeni başlayanlar için OOS ile treni karşılaştırın. Tren eğitim grubu, OOS ise kontrol grubu olacaktır. İlk olarak sadece ortalama özellik değişimlerine bakabilirsiniz. Eğer varsa, o zaman tarih boyunca bu tür değişimlerin dinamiklerine bakın. Eğer OOS'u hesaba katmadan tedavi etmek mümkünse, o zaman iyi :)
.

Eğer çok fazla özellik varsa, bu oldukça yaratıcı bir meydan okumadır. Henüz hepsini bulamadım.

Görev esasen önyargının nasıl düzeltileceğine dayanıyor. Bu, sayıları modele nasıl yerleştireceğimi öğrendikten sonra hedeflenen bir görevdir. Herhangi bir şekilde düzeltilemezse, elbette berbat bir iş olur. Ama bu işi bırakmak için bir sebep değil (sanırım) 😀
Küresel (sadece 1-1,5 yıllık) trend yükseldiğinde satış modeli sarkmaya başlar. İşlemden para kazanma fırsatı bulur, ancak OOS'de düşüşe geçer.
Belki de bir model tarafından al|sat seçimi ile ilk seçenek daha iyi olacaktır. Ancak küresel eğilime uyum sağlarsa, eğilim değişikliği anlarında boşalacaktır. Ve muhtemelen yıllarca tek yönde işlem yapacaktır.
 
Forester #:
Küresel (sadece 1-1,5 yıllık) trend yükseldiğinde satış modeli sarkmaya başlar. İşlemden para kazanmak için bir fırsat bulur, ancak OOS'de düşüşe geçer.
Belki de bir model tarafından al|sat seçimi ile ilk varyant daha iyi olacaktır. Ancak küresel eğilime uyum sağlarsa, eğilim değişikliği anlarında boşalacaktır. Ve muhtemelen yıllarca tek yönde işlem yapacaktır.
Model önyargılıdır. Bu yüzden onu böyle bir önyargı olmadan öğrenmeye zorlamamız gerekir. Ama önce yanlılık katsayılarını bulmamız gerekiyor, diyelim ki bu bir eğim ya da regresyonda olduğu gibi serbest bir terim (intercept). Bu terimin traine ve OOS'a göre değişmeyeceği şekilde eğitmesini sağlarsak ne olur. Temel olarak kozul kitaplarından alıntı.

Catbusta ve diğer modellerde eğitim sırasında etiketlere ağırlık atayabilirsiniz. Örneğin, ofset çıktısı alınır, daha sonra ağırlıklara dönüştürülür ve model zaten traine üzerinde düzeltme faktörleri ile eğitilir. Bu yollardan biridir.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Alışveriş merkezinde yeni bir iç çamaşırı koleksiyonu var. Git ve gör.

Depozitonuzdaki %0.1'lik riski hatırlıyorum.

Tavsiye için zahmet etme.

Hiçbir şey değil.

Kaldıraç 2000'de% 95 riskle işlem yapıyorum ve sadece benim gibi deneyimli ve başarılı olanlardan tavsiye, deneyim vb.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Güle güle, boşboğaz. Git futbol izle.

Bu oldukça iyi.)

Şiirler ve kitaplar yaz.

Devam edin.

Bu sizin ve muhtemelen daha kârlı.

1...311631173118311931203121312231233124312531263127312831293130...3399
Yeni yorum