Фиттите линейную регрессию ln(NonInflationaryRUB) ~ ln(Brent), альфа — это свободный член, бэта — коэффициент наклона. Откройте любой базовый учебник по эконометрике и разберитесь в главе «линейная регрессия» — сразу все станет понятно, и главное — получите очень простой инструмент для оценки много чего в экономике, физике и не только.
SergeyJu, ну все-таки линейная регрессия очень примитивна, и сама линейная зависимость встречается нечасто. Я базовым универсальным инструментом исследования любых данных продолжаю считать extreme gradient boosting ;) Но если нет математического бэкграунда — то линейная регрессия самое то
MadQuant, звучит красиво. А как Вы контролируете риск оверфитинга? Я с рэндом форест ковырялся весьма долго, но как-то не получил удовлетворения. Если в одно дерево включено много решающих правил — переподгонка, если мало — нет преимущества перед более простыми методами.
SergeyJu, ну есть несколько способов, в том числе встроенных в тот же sklearn:
— boosting сам по себе довольно робастен — как правило несколько тысяч итераций еще не приводят к переобучению в классическом понимании
— дополнительно при фиттинге деревьев можно указывать, чтобы он перебирал не все переменные на каждом шаге и использовал для обучения не все данные — магия, но помогает избежать переобучения
— другие настройки вроде минимального кол-ва наблюдений в листе и минимального кол-ва наблюдений, которое можно разделить
Все эти настройки можно отдельно калибровать, и итоговый результат обычно получается неплох.
Речь, понятно, о задачах общего назначения — рыночные данные деревьями предсказываются не лучше, чем более простыми методами
MadQuant, про все эти штучки я читал, кое-что даже пробовал использовать. В общем, к рынку приспособить не смог (имею в виду разработку ТС).
Похоже, эта задачка сильно отличается от традиционных. Другая целевая функция (кстати, какая?) совсем другой уровень повторяемости (многократно меньший). В общем, копать-не перекопать.
Павел, коксовая батарея состоит из секций что стоят в один ряд. Длина ряда может делится на 4 батареи или больше/меньше. И производительность этого ряда будет одинаковой что это назовут четырьмя ба...
Рубрика «Капитан на мостике!» -
WSJ: китайское судно 111 миль тащило якорь по дну Балтики, обрывая кабели
www.fontanka.ru/2024/11/27/74385512/
рука-лицо… 100 миль с якорем по дну… чего только не...
Lora, ну я пока рассматриваю вариант с последним выносом перед зимним большим шортом. И имхо мы еще сделаем перехай в новом фьюче, и только потом шорт.
Впрочем мб я ошибаюсь. Увидим)
рост курса ₽, не настоящий! цб до конца года не будут «сжигать» резервы для сдерживания роста курса бакинского.
то что идёт манипулирование курсом vs
есть более глубокие предпосылки?
… кому выго...
Европе грозит самая холодная за два года зима Будущая зима в Европе будет самой холодной с начала СВО, предупреждает Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды.
Метеорологи ожидают наиболее су...
— boosting сам по себе довольно робастен — как правило несколько тысяч итераций еще не приводят к переобучению в классическом понимании
— дополнительно при фиттинге деревьев можно указывать, чтобы он перебирал не все переменные на каждом шаге и использовал для обучения не все данные — магия, но помогает избежать переобучения
— другие настройки вроде минимального кол-ва наблюдений в листе и минимального кол-ва наблюдений, которое можно разделить
Все эти настройки можно отдельно калибровать, и итоговый результат обычно получается неплох.
Речь, понятно, о задачах общего назначения — рыночные данные деревьями предсказываются не лучше, чем более простыми методами
Похоже, эта задачка сильно отличается от традиционных. Другая целевая функция (кстати, какая?) совсем другой уровень повторяемости (многократно меньший). В общем, копать-не перекопать.