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¿Alguna investigación sobre el diseño de variables etiqueta/objetivo para el entrenamiento de ML?

¿hay algún debate o documento sobre cómo definir/diseñar las etiquetas para el entrenamiento ML? Intuitivamente se me ocurre:

Así que, en general: ¿cómo definir las variables objetivo (etiquetas si se trata de clasificación) para las predicciones de existencias?

Gracias.

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Casi parece un problema de aprendizaje automático sobre un problema de aprendizaje automático: ¿cuál es la mejor distribución de etiquetado o etiquetado discreto para devolver los mejores resultados de prueba de mi algoritmo de aprendizaje automático original...

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andre Puntos 150

Un buen comienzo podría ser el documento de Gu, Kelly y Xiu (2018) .

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El documento ilustra en gran medida las características, pero para el etiquetado utiliza simplemente el rendimiento neto del siguiente sello temporal.

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Simon Puntos 106

Veo que ha mencionado el libro de texto Advances in Financial Machine Learning. Al final de cada capítulo hay una lista de buenos artículos que proporcionan información sobre el cuerpo de conocimientos del capítulo. El capítulo 3 se titula Etiquetado y es, por supuesto, una gran parte del proceso.

Sugiero leer los 39 artículos de la bibliografía. Me han abierto los ojos y están bien seleccionados, de modo que se adquiere un conocimiento muy profundo de las distintas técnicas.

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Gracias. Definitivamente echar un vistazo a esto

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Sí, los papeles muestran cosas súper básicas que se inclinan en la oscuridad. Simplemente aplicando svm, árboles o conceptos antiguos similares sobre rendimientos netos entre muestras. Mis próximos pasos serán definir las etiquetas como resultado de una estrategia de entrada/salida como desde aquí: quora.com/Puntos de entrada y salida del comercio diario

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