Комментарии 13
При этом предсказания нашей модели совпали с реальными данными 79 раз или в 48% случаев. Этот результат нельзя назвать хорошим.
Нельзя назвать хорошим? Если посмотреть какой прогноз выдает этот алгоритм и сделать наоборот, то результат будет лучше.
Статья понравилась, буду ждать продолжения.
Может не совсем по топику, но по R есть классный курс на Coursera: www.coursera.org/course/rprog
Там рассказываются основы языка, но как раз все то, что надо знать для ML
Там рассказываются основы языка, но как раз все то, что надо знать для ML
Отвратительный курс. Лекции поверхностно и очень медленно скребут по синтаксису, а над заданиями приходится сидеть по несколько часов, не вылезая из гугла, пока не поймёшь, что тот омерзительно нечитаемый кусок кода-франкенштейна, который в итоге получился, и есть best practice.
Оставлю это здесь: www.codeschool.com/courses/try-r. Достаточно просто для понимания с самого начала, но не дальше.
Алгоритм дал правильные предсказания в половине случаев.
Возьмём монетку, и она даст такие же.
Да, конечно, мысль построить алгоритм, предсказывающий будущее, весьма заманчива, и всякие технологии идут в ход. Одна беда — будущее предсказать нельзя, биржа, как и все достаточно сложные процессы, работает в согласии с теорией хаоса, поэтому всё это — только потраченное зря время.
Возьмём монетку, и она даст такие же.
Да, конечно, мысль построить алгоритм, предсказывающий будущее, весьма заманчива, и всякие технологии идут в ход. Одна беда — будущее предсказать нельзя, биржа, как и все достаточно сложные процессы, работает в согласии с теорией хаоса, поэтому всё это — только потраченное зря время.
Вы тоже пишите код в согласии с теорией хаоса?
Не гоните на теорию хаоса. Во-первых, сначала надо доказать, что в используемой модели вообще есть режим хаоса (в той, что в топике — хаоса нет, так как нет перемешивания), во-вторых, чтобы говорить о хаосе в экспериментальных данных, нужно их хитро анализировать. И тут опять же не факт, что хаос найдётся. Кроме того, теория хаоса не запрещает предсказывать совсем, она ограничивает срок, на который можно делать предсказания. Скажем, спутники Сатурна можно предсказать на пол-года вперёд, да и атмосфера — штука хаотическая, но предсказывают же погоду синоптики, и в общем угадывают.
Справедливости ради надо отметить, что в современном мире никто всерьез не пытается использовать регрессию для «предсказания цены». Народ в основном на арбитраже зарабатывает.
Привет из 2016! В нашем современном мире мы используем HMM для регрессии на сигналах, последовательностях, etc.
:) А есть что почитать на тему?
Вот тут некоторое формализованное про HMM в трейдинге. А вообще, много всего про Байевскую статистику, Байевскую вероятность, тот же HMM, обработку и анализ Time Series. В итоге, всё это складывается в стройную картину. Очень красивые инструменты.
А Time Series повсюду вокруг нас, не только в трейдинге. Хотя, знать наперёд, например, курс ДагСБ ао было бы приятно)
А Time Series повсюду вокруг нас, не только в трейдинге. Хотя, знать наперёд, например, курс ДагСБ ао было бы приятно)
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Применение машинного обучения в трейдинге