Машинное обучение

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 )