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Parameter des WEKA-SVM-Indikators ?

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zaungast

unregistriert

1

Samstag, 16. Mai 2009, 18:49

Parameter des WEKA-SVM-Indikators ?

Hallo alle zusammen hier!

Habe zwar kein Geld für Investox, würde mich aber gern in die Anwendung von SVM's bei der

Finanz-Zeitreihenprognose (z.B. in C++) einarbeiten.

Weiß dazu jemand wie der Investox-WEKA-SVM-Indikator genau parametriert ist?

Welcher Kernel wird genommen (in einem Video sah ich etwas von einem "Typ 2", wie immer der

aussehen mag)?

Ist es ein linearer Typ
oder ein polynomialer (wie groß sind dann d, s und c?)
oder eine radiale Basisfunktion (wie groß ist dann Gamma?)
oder ein sigmoider Typ (wie groß ist dann s und c gewählt?) ?

Und wie sehen C und Epsilon für die Lern- Vorhersage- und Optimierungsphase aus ?

Vielleicht hat jemand konkrete Links oder Tips zu diesen Fragen ?

MartinP Männlich

Meister

Registrierungsdatum: 13. März 2007

Beiträge: 690

Wohnort: Köln

2

Sonntag, 17. Mai 2009, 13:58

Hallo zaungast,

ich kann dir gern weiteres zu den Parametern mitteilen. Aber deine Fragen sind noch etwas zu vage. Wenn du dich etwas mit Investox beschäftigst wirst du rasch erkennen, dass die Parameter zum größten Teil Zeitreihen aus Investox sind.

Dann, die Beschreibung des Indis drückt m.E.n. deutlich aus, wie man angibt welche Art von Kernel gewählt wird. Das von dir angesprochene Video hat mit dem Weka-SVM-Indikator vermutlich nichts zu tun - der Indi ist von mir und ich habe kein Video gemacht ;) .

Bei inhaltlichen Fragen stehe ich dir aber gern zur Verfügung.

Gruß

Martin

zaungast

unregistriert

3

Montag, 18. Mai 2009, 12:03

habe gar kein Investox

Da ich wie in meinem ersten Posting geschrieben kein Geld für Investox habe und mich weder mit Investox noch mit WEKA befassen möchte, ist die Frage hier in diesem Forum sicher auch nicht optimal plaziert.

Habe aber auch noch kein anderes deutschsprachiges Forum über SVM in der Finanzwelt gefunden und würde mich eben einfach "nur" für die Parametrierungen des Kernels interessieren, um bestmögliche Prognosen machen zu können, da sich sicher schon andere Leute damit beschäftigt haben und ich mir gern ja auch allerhand Neu-Einarbeitung ersparen würde oder zumindest für Hilfestellungen zur direkten Anwendung des Themas unmittelbar aus den Dortmunder C++ - Sourcen statt über WEKA- oder INVESTOX-Schnittstellen (solche Anwender dürften aber nicht hier sein?).

MartinP Männlich

Meister

Registrierungsdatum: 13. März 2007

Beiträge: 690

Wohnort: Köln

4

Montag, 18. Mai 2009, 13:38

Hallo Zaungast,

deine Frage ist für mich in etwa so präzise wie, ob der kürztestes Weg nach Rom links oder rechts rum ist.

Die reinen Steuerparameter einer SVM sind nur ein ganz winziger Bestandteil einer Zeitreihenprognose. Ohne intensive Einarbeitung wirst du nicht weit kommen. Die mathematischen Modelle wie SVM können hilfreich sein. Aber es ist z.B. wie bei der Verwendung von Markovketten zur Spracherkennung. Erst die Bildung von guten Modellen zur Vor- und Nachverarbeitung und die Wahl der richtigen Inputs führt zum Erfolg.

Gruß

Martin

zaungast

unregistriert

5

Montag, 18. Mai 2009, 16:20

präzise Fragen ?

Dann will ich meine ursprüngliche Frage präzisieren (erst einmal stark vereinfachen):

Welcher der 4 Kernel ist denn generell für eine SVM bei Finanzdaten (Dax und DOW o.ä.) am erfolgversprechendsten?

MartinP Männlich

Meister

Registrierungsdatum: 13. März 2007

Beiträge: 690

Wohnort: Köln

6

Montag, 18. Mai 2009, 18:04

Hallo Zaungast,

auf eine präzise Frage eine präzise Antwort.

Abhängig von den Inputs, der gewünschten Prognose, den Parametern der SVM (z.B. C-Value), mal der eine, mal der andere. Und wenn der eine für einen Zeitraum super war, vielleicht ist es dann der andere für den nächsten Zeitraum.

Wie sind deine Vorkenntnisse mit SVM?

Gruß

Martin

zaungast

unregistriert

7

Montag, 18. Mai 2009, 21:29

Unendlich viele Parametriermöglichkeiten und Unendlich viel Rechenzeit

Hallo MartinP,

Vorkenntnisse in SVM's habe ich keine (will sie ja "nur" anwenden), aber wenn man nicht einmal den Kernel und ein paar Parameterbereiche näher eingrenzen kann, muß man wohl Jahre rechnen und optimieren lassen.

Beschäftige den Rechner seit Stunden mit einer DJI-Intraday-Reihe über 3 Jahre, doch ein Ende der Optimierung (die SVM hat mit einem linearen Kernel angefangen und ist aktuell immer noch bei einem MSE von 711.337585) ist in den nächsten Stunden oder gar Wochen überhaupt gar nicht abzusehen...

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