На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, О бизнесе популярно, Просто о бизнесе. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
12 апреля 2019
🔍 Загляните за кулисы "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Александр Фоменко) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Книга является практическим руководством по обучению моделей предсказаниям трендов на рынке Форекс. Берем исторические значения исходных данных — котировок, индикаторов, макроэкономических данных, и на них учим модель предсказывать «лонги-шорты». Данная книга является практическим применением пакета Rattle к рынку Форекс и терминалу МТ4 c комментариями идеологии моделей классификации и их оценки. Книга доступна новичкам, а также полезна опытным трейдерам в терминале МТ4.
📚 Читайте "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Затем эти стандартные ошибки могут использоваться для оценки статистической значимости каждого предиктора в модели.
В то время как линейные модели типа регрессии легко поддаются толкованию, их использование может быть ограничено. Во-первых, эти модели состоятельны, если отношение между предикторами и откликом движется вдоль гиперплоскости. Например, при одном предикторе модель будет состоятельной, если отношение между предиктором и откликом двигалось вдоль прямой линии. С большим количеством предикторов отношение должно двигаться близко к плоской гиперплоскости.
Тут будет реклама 1
Если есть криволинейное отношение между предикторами и откликом (например, такое как квадратное, кубическое взаимодействия среди предикторов), то линейные регрессионные модели могут быть расширены с дополнительными предикторами, которые являются функциями исходных предикторов в попытке получить эти отношения. Однако нелинейные отношения между предикторами и откликом не могут быть соответственно получены этими моделями.
4.3. Нелинейные регрессионные модели
Многие из линейных моделей могут быть адаптированы к нелинейным трендам в данных, вручную прибавляя параметры модели (например, квадраты параметров).
Тут будет реклама 2
Однако для этого необходимо знать специфический характер нелинейности в данных.
Есть многочисленные регрессионные модели, которые по своей сути не линейны. При использовании этих моделей точная форма нелинейности не должна быть известна явно или специфицироваться до обучения модели. Рассмотрим несколько таких моделей: нейронные сети, машины опорных векторов (SVM) и K-ближайшие соседи (KNN).
Тут будет реклама 3
Основанные на дереве модели также не линейны. Из-за их популярности рассмотрим отдельно.
4.3.1. Нейронные сети
Нейронные сети – это мощные нелинейные методы регрессии, вдохновленные теориями о работе интеллекта. Как частные наименьшие квадраты (PLS), результат моделируется посредством многих не наблюдаемых переменных (названными скрытыми переменными или скрытыми модулями здесь). Эти скрытые модули – линейные комбинации исходных предикторов.
Тут будет реклама 4
При обработке этой модели как нелинейной регрессионной модели обычно оптимизируются параметры для минимизации суммы квадратов остатков. Это может вызвать вычислительную проблему, связанную с оптимизацией (вспомним, что нет никаких ограничений на параметры этой комплексной нелинейной модели). Параметры обычно инициируются случайным значением, а затем используются специализированные алгоритмы для решения уравнения.
Мнения
О книге «Предсказываем тренды. С Rattle и R в мир моделей классификации» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
