Классификация ТС

06 августа 2015, 17:05
|
Михаил Пиписькин

Развлекался вчера с алгоритмами классификации. Для проверки решил взять данные из профиля участников http://smart-lab.ru/ конкретно график P&L. Робот собрал данные из профиля участников и запустил процесс автоматической классификации. В результате было получено более 10 классов, 3 из которых доминируют.

Класс 1

Класс 2

Класс 3

Вопрос:
1. как бы вы охарактеризовали каждый класс
2. как вы нормализуете данные для классификации
3. какие алгоритмы используете для оценки временных рядов

Ключевые слова:
ТС,
классификация,
P&L,
machine learning

13 комментариев

1. Новичкам/дуракам всегда везет
2. Учился, учился и все еще учусь
3. Граальный робот. Слил, с-ка все, что нажито непосильным трудом

Анна Ф

06 августа 2015, 17:11
Ответить

Какова популяция доминирующих классов? Размер общей выборки? Класс с горизонтальным P&L сами отбросили? Ведь большинство не заполняют этот график.

r0man

06 августа 2015, 17:32
Ответить

r0man, выборка в районе сотен экземпляров. выбраны били только профили с динамикой.

Михаил Пиписькин

06 августа 2015, 19:23
Ответить

1) Интутивная торговля. В данный момент «работа на дядю».
2) Искал грааль, нашел, при 600% съехала крыша...
3) «Системы иногда перестают работать»

Денис Михайлов

06 августа 2015, 17:33
Ответить

Morosso, формулы как таковой нет, думайте что это многочлен. в рынке слишком много данных по этому я задал вопрос номер 2.

Михаил Пиписькин

06 августа 2015, 19:20
Ответить

Александр, а по какому признаку (признакам) тогда выполнена классификация. Или робот тупо искал «похожие» кривые доходностей. Сделали работу — делитесь подробностями. Какие данные робот собирал, какие вы признаки сформировали, какой алгоритм классификации использовали.

r0man

06 августа 2015, 19:36
Ответить

r0man, классификация без учителя. к сожалению подробности рассказывать не буду, нюансы это часть очередной ТС.

Михаил Пиписькин

06 августа 2015, 19:56
Ответить

Александр, получается, что вы решаете задачу кластеризации. В найденных кластерах будете смотреть, как ведет себя цена, допустим. Потом из кластеров с похожими направлениями цен, можно будет выделить набор признаков для прогноза. Это мои предположения, может у вас все по другому. Я тоже для «очередной ТС» пилю машин лернинг, но выбрал обучение с учителем. Данные особо не нормализую, но делаю препроцессинг методом главных компонент.

r0man