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

Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.

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