Машинное обучение

Интересный подход к предсказанию направления  рынка рассмотрен в статье "Using CART for Stock Market Forecasting". Для того, чтобы предугадать движение цены на недельном отрезке используется техника под названием CART (Classification And Regression Trees) — построение классификационного графа (дерева) с целью предсказать значение  целевой характеристики (цены) на основании набора объясняющих переменных. CART находит применение во многих областях науки и техники, но применим и в торговле, так как обладает набором свойств, хорошо подходящими для этой цели:

• может применяться при любом типе статистического распределения
• может применяться как для линейных, так и нелинейных зависимостей
• устойчив к событиям, выходящим за рамки статистических распределений

Для построения дерева автор использует библиотеку языка R, вычисляющую рекурсивное разделение (Recursive Partitioning) rpart.

( Читать дальше )

Продолжаю пополнять квантопедию смартлаба.
ЛЕКЦИЯ 1 «ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ. ВИДЫ ОБУЧЕНИЯ. “ДЕДУКТИВНЫЕ” И “ИНДУКТИВНЫЕ” МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ»



Курс «Машинное обучение» 

16.02.2012, 18:30
Актовый зал, ФМЛ 239 (корпус 2)

Преподаватель

• Куралёнок Игорь Евгеньевич

На втором часу лекции лектор объясняет про нейронные сети. Помню была группа спорщиков которые пытались мне доказать что нейронные сети это не оптимизация в чистом виде. Вот как раз вам мнение авторитетного человека, о том что это все так и есть. Нейронная сеть = подгонка под кривую.

Доказав себе однажды, что ни один из индикаторов по отдельности или в совокупности с другими работают неудовлетворительно (по тестам от 3-х лет и более) я пришел к простейшим методам Data Mining, которые показали очень хорошие результаты. Пришла пора капнуть глубже, тут как раз и аккуратненькая подборочка, для поверхностного ознакомления, нашлась. 

А вы используете в своей торговле подобные штуки?

Метод опорных векторов
 



Метод опорных векторов был разработан Владимиром Вапником в 1995 году [86] и впервые применен к задаче классификации текстов Йоахимсом (Joachims) в 1998 году в работе. В своем первоначальном виде алгоритм решал задачу различения объектов двух классов. Метод приобрел огромную популярность благодаря своей высокой эффективности. Многие исследователи использовали его в своих работах, посвященных классификации текстов. Подход, предложенный Вапником для определения того, к какому из двух заранее определенных классов должен принадлежать анализируемый образец, основан на принципе структурной минимизации риска. Вероятность ошибки при классификации оценивается, как непрерывная убывающая функция, от расстояния между вектором и разделяющей плоскостью. Она равна 0,5 в нуле и стремится к 0 на бесконечности.




( Читать дальше )