Введение в машинное обучение. Часть 1

Машинное обучение в трейдинге

Cтекинг (Stacking) и блендинг (Blending)

Пожалуй, он замечателен уже тем, что постоянно переизобретается новыми любителями анализа данных. Это вполне естественно, его идея лежит на поверхности.

Известно, что если обучить несколько разных алгоритмов, то в задаче регрессии их среднее, а в задаче классификации — голосование по большинству, часто превосходят по качеству все эти алгоритмы. Возникает вопрос: Можно же ансамблироование доверить очередному алгоритму.

Кейс. Часть 1.

Простейшая схема стекинга — блендинг Blending: На первой обучают базовые алгоритмы. Затем получают их ответы на второй части и на тестовой выборке. На метапризнаках второй части обучения настраивают метаалгоритм.

Затем запускают его на метапризнаках теста и получают ответ. Схема классического блендинга. Самый большой недостаток блендинга в описанной реализации — деление обучающей выборки.

машинное обучение в трейдинге куплю советник форекс

Получается, что ни базовые алгоритмы, ни метаалгоритм не используют всего объёма обучения каждый — только свой кусочек. Понятно, что для повышения качества надо усреднить несколько блендингов с разными разбиениями обучения. Вместо усреднения иногда конкатенируют обучающие машинное обучение в трейдинге тестовые таблицы для метаалгоритма, полученные при разных разбиениях см. На практике такая схема блендинга сложнее в реализации и более медленная, а по качеству может не превосходить обычного усреднения.

Возможная модификация блендинга. Второй способ борьбы за использование всей обучающей выборки — реализация классического стекинга. Ясно, что совсем не делить обучение на подвыборки то есть обучить базовые алгоритмы на всей обучающей выборке и потом для всей выборки построить метапризнаки нельзя: Поэтому выборку разбивают на части фолдызатем последовательно перебирая фолды обучают базовые алгоритмы на всех фолдах, кроме одного, а на оставшемся получают ответы базовых алгоритмов и трактуют их как значения соответствующих признаков на этом фолде.

Для получения метапризнаков объектов тестовой выборки базовые алгоритмы обучают на всей обучающей выборке и берут их ответы на тестовой. Получение метапризнака в классическом стекинге. Здесь тоже желательно реализовывать несколько разных разбиений на фолды и затем усреднить соответствующие метапризнаки или ответы стекингов! Но самый главный недостаток классического стекинга в том, что метапризнаки на обучении пусть машинное обучение в трейдинге полноценном — не урезанном и на тесте разные.

Для объяснения возьмём какой-нибудь базовый алгоритм, например, гребневую регрессию.

продажа советников форекс

Мета-признак на обучающей выборке — это не ответы какого-то конкретного регрессора, он состоит из кусочков, которые являются ответами разных регрессий с разными коэффициентами.

А метапризнак на контрольной выборке вообще является ответом совсем другой регрессии, настроенной на всём обучениии. В классическом стекинге могут возникать весьма забавные ситуации, когда какой-то метапризнак содержит мало уникальных значений, но множества этих машинное обучение в трейдинге на обучении и тесте не пересекаются!

Трейдинг на базе индикатора RSI с использованием машинного обучения Индекс относительной силы, или RSI - это один из самых распространенных индикаторов технического анализа. Он используется для выявления условий перепроданности или перекупленности. Традиционно трейдеры считают, что состояние перекупленности характеризуется значениями RSI более 70, а перепроданности - менее Однако чем подтверждаются эти значения? Почему 70 и почему 30?

Часто с указанными недостатками борются обычной регуляризацией. Если в качестве метаалгоритма используется гребневая регрессия, то в ней есть соответствующий параметр. А если что-то более сложное например бустинг над деревьямито к метапризнакам добавляют нормальный шум. Коэффициент с которым происходит добавка и будет здесь некоторым аналогом коэффициента регуляризации это машинное обучение в трейдинге интересный приём — поиграйтесь на досуге. Качество стекинга Стоит отметить, что не всегда стекинг существенно повышает качество лучшего из базовых алгоритмов.

На рис. Видно, что качество блендинга машинное обучение в трейдинге стекинга сравнимы с лучшим базовым алгоритмом.

машинное обучение в трейдинге

Но если этот алгоритм убрать из базовых, качество стекинга падает не сильно. Качество базовых алгоритмов, блендинга и стекинга в модельной задаче.

машинное обучение в трейдинге forexpf fuchersy

А вот рис. Качество базовых алгоритмов, блендинга и стекинга в реальной задаче. Также отметим, что здесь мы использовали однократный стекинг без усредненияусреднение ещё повышает качество, но незначительно см. Качество при усреднении блендинга для разных пропорций деления обучающей выборки. Качество при усреднении блендинга на реальной задаче. На малых выборках он тоже может работать, но тут надо аккуратно подбирать базовые алгоритмы и, главное, метаалгоритм.

Похожие публикации

Природа алгоритмов В отличие от бустинга и традиционного бэгинга при стекинге можно и нужно! Для формирования мета-признаков используют, как правило, регрессоры.

машинное обучение в трейдинге линейная регрессия форекс

Дело в том, что для разных алгоритмов нужны разные признаковые пространства. Машинное обучение в трейдинге Поскольку это ответы уже натренированных алгоритмов, то они сильно коррелируют.

Ознакомьтесь с нашим каталогом

Это априорно один из недостатков подхода. Для борьбы с этим часто базовые алгоритмы не сильно оптимизируют.

Введение в машинное обучение. Часть 1 03 августа Они применяются для решения задачи классификации входных данных, или, проще говоря, выявления паттернов в структуре этих данных. Небольшой цикл статей про машинное обучение опубликован на сайте inovancetech. В этой серии статей мы рассмотрим построение и тестирование простой стратегии машинного обучения.

Иногда здорово срабатывают идеи настройки не на целевой признак, а, например, на разницу между каким-то признаком и целевым. Стекинг на практике Стекинг можно и нужно использовать при профессиональные стратегии форекс на боллинджера реальных бизнес-задач, поскольку при умелом построении композиции алгоритмов он даже помогает бороться с типичными проблемами реальных данных.

Например, одна из машинное обучение в трейдинге проблем — значения признаков у нас появляются в реальном времени и в будущем могут быть артефакты, которые мы не наблюдали в прошлом. Скажем, из опыта автора: Использование признаков вместе с метапризнаками Автор знает несколько случаев у своих учениковкогда это повышало качество. Есть также и случаи, когда это приводит машинное обучение в трейдинге к переобучению.

Введение в машинное обучение. Часть 1

В любом случае: Использование признаков с метапризнаками Деформация признаков Очень полезный приём, о котором часто забывают — преобразование машинное обучение в трейдинге метапризнакового пространства. Скажем, вместо стандартных метапризнаков ответов алгоритмов можно использовать мономы над ними например, все попарные произведения.

Параметры стекинга У самого стекинга а не только машинное обучение в трейдинге, из которых он состоит есть параметры. Скажем, число фолдов. Как правило выбирают максимальное, при котором он ещё работает обучается за приемлемое время. Качество второй схемы стекинга от параметров число фолдов и уровень шума.

Выбор метаалгоритма Здесь всё просто — он должен оптимизировать заданный функционал качества. От базовых алгоритмов это, вообще говоря, не требуется. Вообще-то, от того, какую композицию Вы будете использовать в ансамбле, сильно зависит качество. Например, рассмотрим классическую проблему — кодирование категориальных признаков. Если мы для кодирования используем значение целевого вектора, то это эквивалентно тому, что мы получаем метапризнак с помощью байесовского алгоритма, который использует лишь один кодируемый категориальный признак.

Если мы так закодируем все категориальные признгаки, а потом обучим какой-нибудь алгоритм, то получается, что мы неявно применили стекинг. Ну, а изображение схемы применения стекинга часто похоже на изображение нейронной сети, просто вместо стандартных нейронов используются названия алгоритмов.

машинное обучение

Стандартное изображение стекинга Многоуровневый стекинг Естественное обобщение стекинга — сделать его многоуровневым, то есть ввести понятие мета-мета-признака и мета-мета-алгоритма.

Опять же, лучше воздержаться от этого при решении реальных бизнес-задач, а в спортивном анализе данных так часто делают. Волпертом в годухотя, как я уже писал, он машинное обучение в трейдинге переоткрывается, и, возможно, кто-нибудь использовал уже подобную технику под другим названием раньше. Кстати, Д.

Сам по себе язык очень простой. Файлы скриптов можно не создавать — все пишется прямо в консоли. Теперь по порядку, все что встретится:

Удивительно, но стекингу посвящено очень мало научных статей, хотя он порождает очень много теоретических вопросов. Например, как решать задачи машинного обучения в пространстве метапризнаков?

  1. Как отличить диллинговый центр от брокера
  2. In reality, AI does exist and is used to achieve some remarkable feats.
  3. Программа позволяет загружать любые биржевые данные в формате CSV, обучать автоматический алгоритм классификации и строить прогноз.
  4. Финансовые рынки становятся все более сложными и эффективными, что затрудняет работу на них с использованием традиционных методов анализа.
  5. Наверное, жена сказала ему не возвращаться домой.

  6. Как дополнительно зарабатывать деньги своими руками

Ясно, что в отличие от традиционного признакового пространства здесь все признаки сильно коррелируют друг с другом и с целевым признаком. Это, например, может предъявлять особые требования к регуляризации. Геометрия стекинга Просто приведу пример модельной задачи: Код В интернете можно найти разные реализации стекинга, например brew и heamy. Если Вы плотно занимаетесь машинным обучением, то лучше сделать.

В какой-то момент Вы захотите что-нибудь модифицировать и тогда она Вам пригодится. Вот ноутбукв котором есть достаточно простая авторская реализация. Share this: