交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2384

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Maxim Dmitrievsky

你能做手动标记 吗？ 这个技术应该更有趣。

 
Evgeni Gavrilovi:

你能做手工打标 吗？ 这个技术应该更有趣。

我没有，这种方法我不感兴趣。

 
mytarmailS:

我找到了一种方法，可以生成对托盘和测试都有效的规则，最后MLEEP....

我的经纪人、我的培训师和测试



你的经纪人你的数据和测试在9年内通过！！！。

Grail found!!!!!!!

有趣的是，我明天就要离开论坛了，大约一个月，非常不走运（我想分享，但没有时间，当我可以写出做什么和怎么做......


对于舒适的交易，你需要制定200-400条这样的规则（如果你愿意，也可以是Patrenov）。

为了了解规模，我那孱弱的笔记本电脑每天可以开采5-8条规则

我认为开采规则没有错，我想做一个可视化的开采器（非常快），用滑块来搜索模式。

但像往常一样，还没有完成。

 
Maxim Dmitrievsky:

我不认为采矿规则有什么不妥，我想做一个带滑块的可视化采矿器（非常快），以寻找模式。

但是，像往常一样，我还没有做。

你想输出什么，如何输出？

 
Valeriy Yastremskiy:

你想撤回什么，如何撤回？

像博图一样

 
Maxim Dmitrievsky:

像博图一样

训练结果或boxplot规则？

 
Maxim Dmitrievsky:

我不认为挖掘规则有什么问题

当然你不知道）），即使你知道，也不会对我有任何影响）。

Maxim Dmitrievsky:

我想做一个可视化的矿工（非常快），用滑块来寻找模式

但像往常一样，我还没有做。

试试吧，只是结果顶多像福雷斯特的渲染，也就是说，没有...


摔跤的输出是被触发的规则的总和，规则没有被过滤掉和拒绝，被拒绝的规则大约是100%)

不检查规则的可重复性（可能只有一个反应）或充分性（是否有效）；规则只是 被 拉伸到数据上（模型适合于数据）。

模型随机地逼近训练样本，希望交叉验证能有所帮助，但由于客观原因（市场上的重要事件太少），它不会这样做。


我尝试了一种不同的方法，我不对数据进行模型拟合，而是形成假设并检查它们。

1）我以规则的形式形成可信的（已经过滤的） 假设。

2) 假设在小数据上得到检验

3）在小数据上检验过的假设，在大数据上检验。

事实上，在一百万条合理的规则中，只剩下一条

未经训练的读者很难理解这两种方法的区别，但它们之间的差异是深不见底的。

 
mytarmailS:

当然你不知道）），即使你知道，也不会对我有任何影响）。

试试吧，但结果最多就是和随机森林一样，也就是没有...


摔跤的输出是被触发的规则的总和，规则没有被过滤掉和拒绝，被拒绝的规则大约是100%)

不检查规则的可重复性（可能只有一个反应）或充分性（是否有效）；规则只是 被 拉伸到数据上（模型适合于数据）。

模型随机地逼近训练样本，希望交叉验证能有所帮助，但由于客观原因（市场上的重要事件太少），它不会这样做。


我尝试了一种不同的方法，我不对数据进行模型拟合，而是形成假设并检查它们。

1）我以规则的形式形成可信的（已经过滤的） 假设。

2) 假设在小数据上得到检验

3）在小数据上测试的假设在大数据上得到检验。

事实上，在一百万条合理的规则中，只剩下一条

未经训练的读者很难理解这两种方法的区别，但它们之间的区别是一个深渊。

因此，以TC的结果为例给我看看

 
Maxim Dmitrievsky:

那么，让我看看TC的结果

我还不能，我需要得到至少500条肮脏的规则，从中我将通过最后的10%......

只是为了给你一个概念，我昨晚已经有了两个肮脏的规则


我正在努力提高规则合成的速度，今天我想出了如何将速度提高5倍，并重写了一些代码...

 
mytarmailS:

我还不能，我需要至少500条肮脏的规则才能通过最后的10%......

只是为了让你明白，我昨晚制定了2条肮脏的规则。

我想阿列克谢建议计算能力，他喜欢做长时间的计算，也许你可以做一个合作项目:)

在没有矢量化的R上仍然会很慢。你可以使用某种快速数据库
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