Вопрос к тем, кто использует Датамайнинг алгоритмы, какой вы выбрали, и почему.

От себя отмечу, что выбрал алгоритм Random Forest (деревья делает С 4.5), так как данный алгоритм с моей точки зрения:
1) достаточно хорошо устойчив к шуму данных (видел несколько исследований которые показывают что деревья самый устойчивый алгоритм при повышении шума в данных).
2) Может отделить слабо значимые данные (можно удалить слабозначимые взодящие данные и заменить их более эффективными)
3) Показывает область «неуверенности» — класические деревья показывают только вероятность по одной из моделей.

Если есть те кто кто пользуется подобными алгоритмами — напишите подалуйста свои мысли.

Этот пост будет абсолютьно не понятен трейдерам, но возможно поможет алготрейдерам понять кривую знаний и чуть чуть ускориться в своем развитии.

Я коротко разбил бы всех алготрейдеров на четыре этапа развития.

1) Базовый. Алготрейдер сам описывает стратегии — на данном этапе для него значимыми кажуться те индикаторы которые он использует, скорость оптимизаций параметров и т.д. Из-за оптимизаций и очень простых алгоритмов трейдер часто видет в тестере супер результаты того как экити позволяет уме удвоиься за пару месяцев.
Этот этап заканчивается как только алготредер понимает, что рынок постоянно меняется (и реальное эквити болтается около нуля) и особенности которые он нашел ранее, могут как работать так и нет. Но так как алгоритм туп — он не выключается когда особенности рынка отключаются. По инстурментам — очень многие заччем то начинают учить s# на данном этапе, так как сразу хотят запустить робота в дело. Мой совет — остановитесь — хорощий экзькюшион вам понадобиться на этапе 4 не ранее.

( Читать дальше )