交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 3128 1...312131223123312431253126312731283129313031313132313331343135...3399 新评论 Maxim Dmitrievsky 2023.07.10 15:39 #31271 意味着洗得不好 偏差 - 方差权衡 Uladzimir Izerski 2023.07.10 19:03 #31272 Maxim Dmitrievsky #:这说明洗牌的过程很糟糕偏差 - 方差权衡 马克西姆,考虑到你的陈述和对市场的了解,让我来向你解释一下 " 狗尾续貂 "这句话的含义。 我知道这会引起你的愤怒和不满。这吓不倒我。 让我来解释一下。 狗的尾巴就是你在 左边 看到的零条后面的图形,但这只非常哒的狗会在右边。 狗必须像论坛的其他部分一样得到理解和尊重。这样你才有成功的机会。阅读心理学书籍.))))))) Aleksey Vyazmikin 2023.07.10 19:51 #31273 Maxim Dmitrievsky #:这说明洗牌的过程很糟糕偏差 - 方差权衡 这就是问题所在,如果存在数据漂移,就不能洗牌。你需要预测它,如果它有明显的矢量,而不仅仅是范围内的波动,还可能生成考虑到它的符号。 在这里,我发现了一种有趣的算法 "隔离森林",理论上它可以捕捉样本中的异常值/离群值,用于训练和新数据。 理论上,当新数据到来时,如果信号与训练时的数据有很大差异,它就可以用来过滤原始样本并忽略信号。 您想一起研究这个问题吗? 您可以在这里 了解更多信息。 Примечания к машинному обучению Python алгоритм обнаружения аномальных точек - Isolation Forest - Русские Блоги russianblogs.com Примечания к машинному обучению Python алгоритм обнаружения аномальных точек - Isolation Forest, Русские Блоги, лучший сайт для обмена техническими статьями программиста. Maxim Dmitrievsky 2023.07.10 19:58 #31274 Aleksey Vyazmikin #:问题是,如果存在数据漂移,就不能洗牌。有必要对其进行预测,并在可能的情况下将其纳入考虑范围,如果它有明显的矢量,而不仅仅是范围内的波动的话。在这里,我发现了一种有趣的算法 "隔离森林"(Isolation Forest),从理论上讲,它可以修复样本中的异常值/离群值,用于训练和新数据。从理论上讲,当新数据到来时,如果信号与训练时的数据有很大差异,它可以用来过滤原始样本并忽略信号。你们愿意一起研究这个问题吗?例如,您可以在这里 了解更多信息。 在根据其可变性确定偏差的阶段,我们需要进行洗牌。为此,我们需要进行交叉拟合(根据 Sanych,类似于稳定性)。这种偏差的变异性可能根本不是线性的,因此无法通过简单的推论来解决这个问题。我已经学会了部分解决这个问题,但我总是希望有更好的解决方案。我还研究了异常现象的方向,但到目前为止,Kozul 更有意思。 Uladzimir Izerski 2023.07.10 20:07 #31275 Maxim Dmitrievsky #: 终于禁止这些病人了 ) 他们正在把论坛变成垃圾场。 如果我在两篇帖子里就把论坛变成了垃圾场,那么你就制造了一个你说了算的大垃圾场。 那我们就进入正题吧。 您认为国防部能够 在多长时间 内做出高质量的预测? Aleksey Vyazmikin 2023.07.10 20:22 #31276 Maxim Dmitrievsky #: 在确定偏差的可变性阶段,必须进行洗牌。为此,需要进行交叉拟合(类似于 Sanych 所说的稳定性)。这种偏差的变异性可能根本不是线性的,因此无法通过简单的推论来解决这个问题。我已经学会了部分解决这个问题,但我总想做得更好。 在没有找到原因的情况下,使用不同的流行方法是没有成效的。因此,我希望在了解变化原因的情况下,不是通过模型,而是通过单个预测因子来衡量数据的可变性。 Uladzimir Izerski 2023.07.10 20:22 #31277 Maxim Dmitrievsky #: 闭上你的臭嘴。 我知道你对预测能力有意见,但你又是怎么教人们学习 MO 的? 比方说,在汽车行业,有 MO 和硬件可以依靠的道路,而在 0 bar 后面的市场,有通向地平线四面八方的清晰道路。 如果你认为缩小或拓宽狗尾部分会给你带来优势。根本不会。 Maxim Dmitrievsky 2023.07.10 20:29 #31278 Aleksey Vyazmikin #:在没有找到原因的情况下,使用各种流行的方法是没有成效的。因此,我希望在了解变化原因的情况下,不是通过模型,而是通过单个预测因子来测量数据的可变性。 我们可以用这种方法来衡量每个预测因子。想象力是无限的。这只是 Matstat 和 MO,你应用什么就会得到什么。试试异常值吧,它更简单。我不会再向那些什么都没读过的人解释更多关于 kozul 的事情了。 Uladzimir Izerski 2023.07.10 20:33 #31279 Aleksey Vyazmikin #:如果不找出原因,使用各种流行方法都不会有成效。因此,我们希望在了解变化原因的情况下,不是通过模型,而是通过单个预测因子来测量数据的变化性。 正确使用检测器非常重要。这是运动的基础。 附注 不同的因素都可以作为检测器,不一定是技术性的,也可以与 FA、新闻、谣言等结合使用。 如果您感兴趣,我会在适当的时候给您提示,当然,免费))))。 Sergey Golubev 2023.07.11 08:23 #31280 如果用户不同意正在讨论的某些理论(或某个主题的主题/具体内容),而且不同意的内容超过一/三个帖子,那么我强烈建议采取以下行动: 创建自己的主题。 在主题的第一篇帖子中,概述主题的规则(讨论什么,不讨论什么,以及如何讨论等等)。 如果一切正常,版主将根据分支规则对分支进行监督。 但这是在不 "相互触碰 "的情况下发展不同方面的唯一途径。 -------------------- 供参考。 1...312131223123312431253126312731283129313031313132313331343135...3399 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
意味着洗得不好
偏差 - 方差权衡
这说明洗牌的过程很糟糕
偏差 - 方差权衡
马克西姆,考虑到你的陈述和对市场的了解,让我来向你解释一下 " 狗尾续貂 "这句话的含义。
我知道这会引起你的愤怒和不满。这吓不倒我。
让我来解释一下。
狗的尾巴就是你在 左边 看到的零条后面的图形,但这只非常哒的狗会在右边。
狗必须像论坛的其他部分一样得到理解和尊重。这样你才有成功的机会。阅读心理学书籍.)))))))
这说明洗牌的过程很糟糕
偏差 - 方差权衡
这就是问题所在,如果存在数据漂移,就不能洗牌。你需要预测它,如果它有明显的矢量,而不仅仅是范围内的波动,还可能生成考虑到它的符号。
在这里,我发现了一种有趣的算法 "隔离森林",理论上它可以捕捉样本中的异常值/离群值,用于训练和新数据。
理论上,当新数据到来时,如果信号与训练时的数据有很大差异,它就可以用来过滤原始样本并忽略信号。
您想一起研究这个问题吗?
您可以在这里 了解更多信息。
问题是,如果存在数据漂移,就不能洗牌。有必要对其进行预测,并在可能的情况下将其纳入考虑范围,如果它有明显的矢量,而不仅仅是范围内的波动的话。
在这里,我发现了一种有趣的算法 "隔离森林"(Isolation Forest),从理论上讲,它可以修复样本中的异常值/离群值,用于训练和新数据。
从理论上讲,当新数据到来时,如果信号与训练时的数据有很大差异,它可以用来过滤原始样本并忽略信号。
你们愿意一起研究这个问题吗?
例如,您可以在这里 了解更多信息。
终于禁止这些病人了 )
如果我在两篇帖子里就把论坛变成了垃圾场,那么你就制造了一个你说了算的大垃圾场。
那我们就进入正题吧。
您认为国防部能够 在多长时间 内做出高质量的预测?
在确定偏差的可变性阶段,必须进行洗牌。为此,需要进行交叉拟合(类似于 Sanych 所说的稳定性)。这种偏差的变异性可能根本不是线性的,因此无法通过简单的推论来解决这个问题。我已经学会了部分解决这个问题,但我总想做得更好。
在没有找到原因的情况下,使用不同的流行方法是没有成效的。因此,我希望在了解变化原因的情况下,不是通过模型,而是通过单个预测因子来衡量数据的可变性。
闭上你的臭嘴。
我知道你对预测能力有意见,但你又是怎么教人们学习 MO 的?
比方说,在汽车行业,有 MO 和硬件可以依靠的道路,而在 0 bar 后面的市场,有通向地平线四面八方的清晰道路。
如果你认为缩小或拓宽狗尾部分会给你带来优势。根本不会。
在没有找到原因的情况下,使用各种流行的方法是没有成效的。因此,我希望在了解变化原因的情况下,不是通过模型,而是通过单个预测因子来测量数据的可变性。
如果不找出原因,使用各种流行方法都不会有成效。因此,我们希望在了解变化原因的情况下,不是通过模型,而是通过单个预测因子来测量数据的变化性。
正确使用检测器非常重要。这是运动的基础。
附注
不同的因素都可以作为检测器,不一定是技术性的,也可以与 FA、新闻、谣言等结合使用。
如果您感兴趣,我会在适当的时候给您提示,当然,免费))))。
如果用户不同意正在讨论的某些理论(或某个主题的主题/具体内容),而且不同意的内容超过一/三个帖子,那么我强烈建议采取以下行动:
但这是在不 "相互触碰 "的情况下发展不同方面的唯一途径。
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供参考。