Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 623

 
toksik :

Hayır, Java yorumlanmış bir dil değildir, ancak yayın, C# gibi, çeviri bir kez gerçekleşir, sonuç sanal bir makine tarafından yürütülen bir "bayt kodu" olur, Java ve SeaSharp C ++'dan çok daha yavaştır, 1-2 kez, algoritmaya bağlı olarak, bir vektör, bir liste vb. java\c# ile karşılaştırılabilir performans. Ve Python ve R onlarca, bazen yüzlerce kez kaybeder, eğer yerel algoritmalar yazarsanız, yorumlama her seferinde çalışma zamanında gerçekleşir.

JVM'yi gerçek bir makineye yorumlamak anlamında "yorumlanmış gibi" yazdım. kod.
 

Öznitelik Seçimi

Lowess yumuşatma algoritmasının uygulanması:
lowess_png

Verilerdeki aykırı değerleri filtrelemek için.
lowess_1_png

Delta, türev, log türev, ema ve lowess ile trend azaltma:

karışık_png



 

Yuri Asaulenko :
Merak ediyorum neden Python değil? M.b. aynı R? Hiçbir şey anlamıyorum.

toksik :

Mikhail adına konuşmayacağım, kendisi seçimini tartışabilir, ancak muhtemelen python ve R yüksek seviyeli dilleri yorumladıkları için, bunların bir dizi kitaplık için bir arayüzden ziyade matlab veya “matematik” gibi olduklarını varsayabilirim. bir komut satırı, dillerin kendisinden daha, inceleme için bu çok güzel, ancak üretimde, özel algoritmalarla savaşmanız gerektiğinde, hiç şansınız yok, bir scooter üzerinde formül 1'i yenmek gibi

Java evrensel bir dildir, içine yeni bir metatrader veya matlab yazabilirsiniz ve Python veya R, yalnızca deneyler ve istatistikler için, deneyler bittiğinde ve üretim kodu yazmanız gerektiğinde, ardından Java veya C++, yani daha çok bir zaman meselesi, çünkü artılar veya java bu şekilde incelenmek zorunda kalacak ve R ile python sadece "ruh için".

 
Google Colab Free GPU Tutorial – Deep Learning Turkey – Medium
Google Colab Free GPU Tutorial – Deep Learning Turkey – Medium
  • 2018.01.26
  • fuat
  • medium.com
Now you can develop deep learning applications with Google Colaboratory -on the free Tesla K80 GPU- using Keras, Tensorflow and PyTorch.
 
San Sanych Fomenko :

VAR, VECM, vars paketini aramanız gerekiyor, her zamanki gibi içinde linkler var. SETAR'a göre giriş limitleri

Ekledim ve böylece Google yardım edecek - literatür ve özel uygulamalar ....

Yayılmayı aşarsanız, belki paylaşın. Böyle bir güzellik olmadan, gözlerinizi alamazsınız.


Okudum, genel olarak, bunu zaten yaptım (benzer) ve artışlar gösterdim. ama RF aracılığıyla yaptı. Orada, bakiyeler aslında genellikle yayılmadan daha azdır. LR sayesinde, dengeler daha ciddi olmalıdır (puan olarak), çünkü RF, tüm bağımlılıkları hatırlamada çok güçlüdür. Ancak konunun kendisi ilginç, bu tür modellerin zaten icat edildiğini bilmeden sezgisel olarak geldim :)


 

Ve işlem örnekleri, tamamen görsel (botu henüz kontrol etmedim)

artıklar normal olarak dağılmış gibi görünüyor, ancak bazı döngüsellik tamamen alınmadı


 

ve model OOS'ta bu şekilde bozulur.. her 50 barda bir yeniden hesaplanır ve neredeyse anında tekrar bozulur :)


 
Maksim Dmitrievski :



Nedense testleri görmezden geliyorsunuz ve onlarsız eşbütünleşme düşünülemez. Ne de olsa, eşbütünleşmenin ana fikri, DURAĞAN bir seri üzerinde alım satım kararlarının benimsenmesidir ve böyle bir seri, durağan DEĞİL bir serinin aksine tahmin edilir. Test, tarih hakkında öngörülebilirlik kanıtı elde etmenizi sağlayacaktır.
 
San Sanych Fomenko :
Nedense testleri görmezden geliyorsunuz ve onlarsız eşbütünleşme düşünülemez. Ne de olsa, eşbütünleşmenin ana fikri, DURAĞAN bir seri üzerinde alım satım kararlarının benimsenmesidir ve böyle bir seri, durağan DEĞİL bir serinin aksine tahmin edilir. Test, tarih hakkında öngörülebilirlik kanıtı elde etmenizi sağlayacaktır.

Peki, eğitim örneğindeki STATIONARY serisinin ileriye doğru nasıl durağan olmayan bir seriye dönüştüğü videoya bakın. Her şey zaten görünürken neden bir sürü testi perçinlesin ki?

aynı yerde standart sapmalarda çıkarılır. Yeni verilerde birçok 3+ sapma görünüyor, bu da vektör modelinin normal modelle aynı şekilde çalışmadığını gösteriyor.

biraz sonra başka bir sunum yapacağım, üzerinde her şey biraz daha ilginç görünüyor :)

 
San Sanych Fomenko :
Nedense testleri görmezden geliyorsunuz ve onlarsız eşbütünleşme düşünülemez. Ne de olsa, eşbütünleşmenin ana fikri, DURAĞAN bir seri üzerinde alım satım kararlarının benimsenmesidir ve böyle bir seri, durağan DEĞİL bir serinin aksine tahmin edilir. Test, tarih hakkında öngörülebilirlik kanıtı elde etmenizi sağlayacaktır.

Şöyle gidelim:

Ekranda kırmızı, mevcut paritenin 55 gecikmesi ile sadece artışlardır, yeşil bir yaklaşıklıktır.. hmm.. buna vektör doğrusal olmayan otoregresyon diyelim (mevcut çiftin artımları ve başka bir döviz çifti (GBPUSD) kullanılır) , birkaç farklı). Mevcut çiftin 55'lik bir gecikmesiyle öngörülen artış, elbette, modelin girişine değil, sadece çıkışa beslenir.

Tarihte her şey harika görünüyor.

Ardından, modelin ileriye dönük olarak nasıl çalıştığına dair videoya bakalım.

Standart sapmaların olduğu önceki videoda çok net değildi: 2 eğri arasındaki fark alındı, ondan sapmalar hesaplandı.