交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 130

[mytarmailS]

如果有人感兴趣，请简要介绍一下....

试着在聚类中使用DTW算法， 只是为了自己用简单的基本数据。

我取了一个价格，在其滑动窗口部分训练了RF，然后我再次取了相同的价格和相同的滑动窗口部分，用DTW算法聚类，然后训练RF

使用DTW算法在训练和识别新数据时的误差要低2-4％。

如果你添加大量的预测器，那么我认为误差可以降低很多，但算法慢得要命。

[[删除]]

mytarmailS:

如果有人感兴趣，请简要介绍一下....

试着在聚类中使用DTW算法，只是为了自己用简单的基本数据。

我取了一个价格，在其滑动窗口部分训练了RF，然后我再次取了相同的价格和相同的滑动窗口部分，用DTW算法聚类，然后训练RF

使用DTW算法在训练和识别新数据时的误差要低2-4％。

如果你添加大量的预测器，我想误差可能会低得多，但算法慢得要命。

输入价格...关于输入的预测器...

马戏团!

[mytarmailS]

Vadim Shishkin:

进入的价格...预测者在门口...

马戏团!

瓦迪姆，如果你有什么实质性的话要说，就说出来......。

如果你只是抛出一句五年级的台词，最好保持沉默......

至少出于对后来者的尊重......。

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mytarmailS:

瓦迪姆，如果你有实质性的东西要说，那就说吧......

但如果你只是想说一句五年级的话语，最好还是保持沉默......。

至少出于对后来者的尊重......。

预测器你知道它是什么吗？

为什么要在网上标价？

[mytarmailS]

Vadim Shishkin:

1）你知道什么是预测器吗？

2）你为什么要把价格输入网络？

1) 嗯，是的，网络学习所依据的数据

2）什么是比价格更客观的？那么为什么不呢？

[Alexey Burnakov]

mytarmailS:

如果有人感兴趣，请简要介绍一下....

试着在聚类中使用DTW算法， 只是为了自己用简单的基本数据。

我取了一个价格，在其滑动窗口部分训练了RF，然后我再次取了相同的价格和相同的滑动窗口部分，用DTW算法聚类，然后训练RF

使用DTW算法在训练和识别新数据时的误差要低2-4％。

如果你添加了大量的预测器，那么我认为误差可以降低很多，但算法慢得要命。

简而言之，为什么要在射频训练的背景下进行时间序列 聚类？

[mytarmailS]

阿列克谢-伯纳科夫。
简而言之，为什么要在射频训练的背景下进行时间序列聚类？

如果你想长话短说，我就用图片来回答......

我们有两行相同的长度，里面有相同的图案，但其中一个图案与另一个不完全相同，所以DTW算法的观点是，在聚类中它会理解为是相同的图案，但RF不会

当然，这都是非常粗糙的。

[[删除]]

mytarmailS:

1）嗯，是的，网络学习的数据

2）还有什么比价格更客观？那么为什么不呢？

成功。:)

[mytarmailS]

Vadim Shishkin:
成功。:)

谢谢

[Awl Writer]

mytarmailS:

如果你想长话短说，我就用图片来回答......

我们有两行相同的长度，里面有相同的图案，但其中一个图案与另一个图案的索引不完全相同，所以DTW算法的观点是，在聚类中它会理解这是同一个图案，但RF不会

DTW算法并不那么通用，它只是通过绝对值来比较两个时间序列，也就是说，你需要沿着纵轴对移位和尺度进行预先规范化，而且很多时候取决于具体的实现。例如，这里https://www.mql5.com/ru/code/10755，取2个固定长度的块进行比较，没有考虑到其中一个可能更长，另一个可能更短，计算量可以大大减少等等。我们可以通过DTW特定的参数来谈论聚类--不仅可以计算两个片段的 "相似度"，还可以计算水平尺度的比例。