Machine Learning

[ny_quant]

Воспользовавшись передышкой в работе, решил попробовать применить Machine Learning (конкретно TreeNet если кому интересно) к своей любимой задаче о нахождении trading strategy.

Напомню, что Efficient Market Theory говорит, что ничего такого быть не может потому что не может быть никогда, тогда как впс при помощи веревочной петли и палки некоторого упорства и огромного умища, научился предсказывать будущее на 1 день вперед с вероятностью в 59.7% out of sample.

Имплементация от вендора с хорошей репутацией, основной код от отцов-основателей, в общём всё очень круто. Значит, применил. Результаты, прямо скажем, не оправдали ожиданий. Ряд расходится (или сходится куда-то не туда), а лучший результат пока он не успел разойтись 53.7%. А если начать в борьбе за счастье теребенькать установки, то очень легко получить и меньше 50%.

Так вперед к новым победам искуственного интеллекта! Вот уж он нам решит все нерешенные задачи.

Comments

[ticklish-frog.livejournal.com]

Зачем применять МЛ когда и так все хорошо (59.7%)?

А если серьезно, если я правильно помню, у Вас исходные данные - дневные за несколько десятков лет, это очень мало примеров для классических МЛ алгоритмов, мне кажется.

[ny-quant.livejournal.com]

Может быть дело в этом. Хотя игрушечные базы данных на которых нам показывали работу программы не намного больше, максимум на порядок.