交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 74

新评论
 
Mihail Marchukajtes:
尤里，我决定使用圣物，做一个圣杯，但我得到一个铭文，预测值不能超过10。这是个刻意的限制还是算法的限制????。因为超过10个是极其相关的，所以....

10之后可能会出现int类型 的溢出，它只有32位，也就是说在溢出之前，它能容纳的数字不超过2^32=2147483648的值。这只是比20亿多一点。当然，你可以实现数字容量更大的计数器，但计算速度会慢几倍。

这就是为什么Dr.Trader无法运行用R语言重写的完整的libVMR--计算量太大，而且会占用大量的内存。

 
尤里-雷舍托夫。

10之后可能会有int类型 的溢出，它只有32位，也就是说，它适合不超过2^32=2147483648的溢出的数字。这只是比20亿多一点。当然，你可以写入更大位深的计数器，但计算速度会慢几倍。

HMM...最好不要降低速度...在以前的版本中，这是一个真正的麻烦。好吧，10所以10，现在最好是提高输入的质量，我认为有可能工作....。
 
尤里-雷舍托夫。

10之后可能会有int类型 的溢出，它只有32位，即在溢出之前，它包含的数字不超过2^32=2147483648的值。这只是比20亿多一点。当然，你可以写出数字容量更大的计数器，但计算速度会下降几倍。

这就是为什么操盘手博士不能在R上运行完整的libVMR重写--计算量太大，太耗内存了。

让我告诉你一个故事。 我记得我问过你关于平行计算的问题。这样我就可以在数学协处理器上计算更多的输入。只有一个混蛋出现了，他把LibVMRx改写成C++，并以某种方式并联。 他有非常强大的计算机，正如他所说，他花了大约40分钟来处理8列。他甚至没有给我发送程序或其他东西，只是用借口和废话来困扰我。虽然我已经向他提供了所有的数据，并准备分享这个系统和建立模型的考虑。但他拒绝帮助我。有这样的人。吹入和吹出....
 
Mihail Marchukajtes:
让我告诉你一个故事--我记得，我问你关于平行计算的问题。这样我就可以在数学协处理器上计算更多的输入。只有一个混蛋出现了，他把LibVMRx改写成C++，并以某种方式并联。 他有非常强大的计算机，正如他所说，他花了大约40分钟来处理8列。他甚至没有给我发送程序或其他东西，只是用借口和废话来困扰我。虽然我已经向他提供了所有的数据，并准备分享这个系统和建立模型的考虑。但他拒绝帮助我。有这样的人。吹入和吹出....

我在最新的6.01版本中比对了一切。其他的都不行。如果可能的话，我还会再比照一下。我是为了自己，也就是说，我需要这一切更快计算出来。


现在，我想出了一种算法来计算弱预测因素，这样就可以把它们删除。这将需要很长的时间来计算，但这是值得的，因为你可以用一个更强的预测器来代替一个弱的预测器。或者摆脱弱的预测因素，同时提高计算速度和概括能力。因为，对于交易来说，一旦市场开始作弊，你就需要不断地对模型进行重新计算。而市场就是这样，一旦其他交易者被合并，他们就会改变他们的策略，你必须重新适应他们。

 
Yury Reshetov:

我在最新的6.01版本中比对了一切。其他的都不行。如果可能的话，我还会再比照一下。我是为自己做的，也就是说，我需要自己更快地计算这一切。

现在，我想出了一种算法，如何计算弱预测器，从而可以将其删除。这将需要很长的时间来计算，但这是值得的，因为我们可以用更强的预测器代替弱的预测器。或者摆脱弱的预测因素，同时提高计算速度和概括能力。因为，对于交易来说，一旦市场开始作弊，你就需要不断地对模型进行重新计算。市场就是这样，一旦其他交易者合并，他们就会改变他们的策略，你必须重新适应他们。

你说的很对。我期待着这些变化。我和你站在同一阵线。 我也认为，市场在不断变化，每次有事情发生或有消息传出时，人们都必须适应它。而不是像这里的一些人那样，在5年内寻找一个圣 杯。这就是乌托邦，但我已经为解释它而感到疲惫了......
 
HMM...看，我现在已经训练好了模型，两个模型都有相同的概括水平值，也就是说，两个模型都以相同的方式锯开了细分市场。我想这是选择适当模式的关键。我继续训练，寻找投入等等。
 
顺便说一下，我在优化过程中释放了一个核心，否则就无法在计算机上工作了....。
 
Mihail Marchukajtes:
就这样了。我期待着这些变化。

可以手动逐一检查预测器，但这是漫长而痛苦的，尽管这也是正确的方向。你需要很长的时间，但它应该是自动的，在合理的时间内，不那么令人痛苦。

Mihail Marchukajtes:


我们站在同一阵线上，我也认为市场是不断变化的，每次有事情发生或新闻发布时都需要调整。不要像有些人那样，在5年内寻找圣杯。这就是乌托邦，但我已经为解释它而疲惫不堪了......

有可能找到薄弱的长期播放的圣杯。我有几个这样的人。但我的利润却在犯规的边缘，我的利润是分文不值，即使我有一个好的存款。

理论上有可能找到强大的长寿圣杯，但概率可能是零点零？

最可靠的方法。

  1. 正确选择最强的预测因素
  2. 短期模型，随着市场变化进行系统调整。但最好是在全自动状态下做所有这些事情，或者至少把人工干预降到最低。
 
Mihail Marchukajtes:
帝国主义...看，现在我已经训练好了模型，两个模型都得到了相同的概括水平值，也就是说，两个模型对细分市场的切割方式是一样的。我想这是选择适当模式的关键。我继续训练，寻找投入等等。

在java文件中查看。如果有 "变量得到减少 "的线条，它们表明预测能力较弱。这样的预测因子被排除在模型代码之外--它们没有在二元分类器代码的任何地方被计算。

诚然，如果所有的预测因子都大致相同，这样的线条就不会出现。

下面是一个例子（用黑体字强调）。第六个预测器v5（从零开始计算）--CSV中的第七列可以用其他更强的预测器代替。

double getBinaryClassificator1(double v0, double v1, double v2, double v3, double v4, double v5) {
   double x0 = 2.0 * (v0 + 1.0) / 2.0 - 1.0;
   double x1 = 2.0 * (v1 + 1.0) / 2.0 - 1.0;
   double x2 = 2.0 * (v2 + 1.0) / 2.0 - 1.0;
   double x3 = 2.0 * (v3 + 1.0) / 2.0 - 1.0;
   double x4 = 2.0 * (v4 + 1.0) / 2.0 - 1.0;
//Variable v5 got under reduction
   double decision = -0.23641879194630872 -0.10890380313199105 * x2
 -0.14546040268456376 * x0 * x2
 + 0.07270693512304251 * x1 * x2
 -0.07182997762863534 * x3
 -0.07383982102908278 * x0 * x1 * x2 * x3
 -0.4362541387024608 * x4
   ;
   return decision;

}
 
尤里-雷舍托夫。

在java文件中查看。如果有 "变量得到减少 "的线条，它们表明预测能力较弱。这样的预测因子被排除在模型代码之外--它们没有在二元分类器代码的任何地方被计算。

诚然，如果所有的预测因子都大致相同，这样的线条就不会出现。

下面是一个例子（用黑体字强调）。第六个预测器v5（从零开始计算）--CSV中的第七列可以用其他更强的预测器代替。

double getBinaryClassificator1(double v0, double v1, double v2, double v3, double v4, double v5) {
double x0 = 2.0 * (v0 + 1.0) / 2.0 - 1.0。
double x1 = 2.0 * (v1 + 1.0) / 2.0 - 1.0。
double x2 = 2.0 * (v2 + 1.0) / 2.0 - 1.0。
double x3 = 2.0 * (v3 + 1.0) / 2.0 - 1.0。
double x4 = 2.0 * (v4 + 1.0) / 2.0 - 1.0。
//变量v5被削减了
双重决定 = -0.23641879194630872 -0.10890380313199105 * x2
-0.14546040268456376 * x0 * x2
+ 0.07270693512304251 * x1 * x2
-0.07182997762863534 * x3
-0.07383982102908278 * x0 * x1 * x2 * x3
-0.4362541387024608 * x4
;
返回决定。

}

我知道，我使用你的图书馆已经有一年了。这种事情对我来说很清楚，.....我没有这样的字符串，所有的谓词都涉及.....。
1...676869707172737475767778798081...3399
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