한 사람이 내가 아닌 균형에 대한 훈련을 원했고, 그를 위해 나는 그것을하는 방법을 설명했고, 당신은 코드를 원했고, 나는 그것이 어떻게 작동하는지 명확하게하기 위해 "쉬운"예를 만들었습니다.....
왜이 균형에 집착합니까? 훨씬 더 나은 FF의 다른 변형이 있습니다. 터널 사고를 끄고 노래와 함께 가십시오 ...
너무 많이 생각하지 않는다면 그렇지만 생각하면 수익 측면에서 FF에 비해 ZZ의 한계를 깨닫게 될 것입니다. 방금 3 가지를 생각해 냈습니다.
ZZ는 엿 먹어라.
ZZ의 단점은 불안정한 지수를 규칙적인 링크로 대체하고 갑작스러운 움직임이 없다는 것입니다. 균형도 같은 역할을합니다. 이 점에서는 비슷합니다.
FF는 고정되지 않은 드문 움직임을 걸러내야 합니다. 실제로 비고정적인 프로세스를 예측하는 유일한 방법은 패턴을 형성하는 능력을 가진 MO입니다. 바람직하지 않은 패턴은 극히 드물기 때문에 극단적으로 불균형한 클래스를 얻을 수 있습니다. 불균형한 클래스에 대해 특별한 노력을 기울이지 않으면 과적합, 즉 훈련 샘플에 단단히 묶인 패턴을 쉽게 얻을 수 있습니다.
그 남자는 저에게 수익을 위해 AMO를 훈련하는 방법을 물었고, 저는 그 방법을 보여줬을 뿐입니다.
나는 무엇을 이해할 수 없지만 균형의 형태로 목표를 가진 당신의 생각에 반대하는 무언가가 나에게 항의합니다.
모든 것은 역사 거래와 매우 유사합니다 : 여기에서 구매하고 여기에서 판매합니다 ... 그리고 당신은 거기에 똑똑하고 부유하게 앉아 있습니다.
그런 다음 실제 거래에 가서 구매하면 시장이 돌아서서 다른 방향으로 100 핍이됩니다. 이것이 바로 제가 TS에서 관찰하는 것입니다. 그런 경우는 전체의 10퍼센트를 넘지 않지만 모든 것이 꼬리 아래에서 진행됩니다.
페널티를 희생하면서 강한 시장 움직임을 우회, 즉 실제로 예측할 수 있다는 생각에서 나온 것이지만 강한 움직임은 금융 시장의 비 고정성의 기초이기 때문에 불가능합니다.
추신.
언급 된 지그재그는 동일한 잔액이지만 롱과 숏으로 표시됩니다.
보통 사람처럼 작동하지 않을 것입니다. 알 수 없는 데이터에 대한 영리한 자동 튜닝, 노이즈 신호 걸러내기 등 인간과 거의 같은 작업을 수행하려면 약간의 영리한 자동 조정이 필요합니다.
네, 저도 그렇게 해봤고 같은 맥락에서 생각했습니다.
예, 이러한 필터를 사용하면 테스트 결과가 훨씬 더 안정적이었습니다.
특히 수익에 대한 FF를 사용하여 현재 잔액에 대해 몬테카를로 시뮬레이션과 같은 것을 수행했는데 테스트에서 시뮬레이션의 예측이 모두 성장하는 경우 발견 된 현재 잔액이 향후 성장할 것이라는 필터와 같았습니다. 확인된 것은...
뭔지는 알 수 없지만, 목표를 균형으로 삼은 당신의 아이디어에 대해 무언가 내면에서 반대하는 것이 있습니다.
제가 아닌 한 사람이 균형에 대해 훈련하기를 원했고, 그를 위해 방법을 설명했고, 코드를 원했고, 어떻게 작동하는지 명확하게하기 위해 "쉬운"예를 만들었습니다.....
왜이 균형에 집착합니까? 훨씬 더 나은 FF의 다른 변형이 있습니다. 터널 사고를 끄고 노래와 함께 가세요....
추신.
밤에 언급 된 지그재그는 동일한 균형이 아니라 장거리와 단거리로 표시됩니다.
즉, 많이 생각하지 않으면 생각하면 수익 측면에서 FF에 비해 ZZ의 한계를 이해할 수 있지만 지금은 3 가지가 떠 올랐습니다.
한 사람이 내가 아닌 균형에 대한 훈련을 원했고, 그를 위해 나는 그것을하는 방법을 설명했고, 당신은 코드를 원했고, 나는 그것이 어떻게 작동하는지 명확하게하기 위해 "쉬운"예를 만들었습니다.....
왜이 균형에 집착합니까? 훨씬 더 나은 FF의 다른 변형이 있습니다. 터널 사고를 끄고 노래와 함께 가십시오 ...
너무 많이 생각하지 않는다면 그렇지만 생각하면 수익 측면에서 FF에 비해 ZZ의 한계를 깨닫게 될 것입니다. 방금 3 가지를 생각해 냈습니다.
ZZ는 엿 먹어라.
ZZ의 단점은 불안정한 지수를 규칙적인 링크로 대체하고 갑작스러운 움직임이 없다는 것입니다. 균형도 같은 역할을합니다. 이 점에서는 비슷합니다.
FF는 고정되지 않은 드문 움직임을 걸러내야 합니다. 실제로 비고정적인 프로세스를 예측하는 유일한 방법은 패턴을 형성하는 능력을 가진 MO입니다. 바람직하지 않은 패턴은 극히 드물기 때문에 극단적으로 불균형한 클래스를 얻을 수 있습니다. 불균형한 클래스에 대해 특별한 노력을 기울이지 않으면 과적합, 즉 훈련 샘플에 단단히 묶인 패턴을 쉽게 얻을 수 있습니다.
FF가 과적합 도구가 아닌 이유는 무엇인가요?
FF가 오버피팅의 도구가 아닌 이유는 무엇인가요?
제가 이해하지 못하는 부분이 있을 수 있습니다.
FF는 기능 값을 선택하지 않나요?
제가 이해하지 못하는 부분이 있을 수 있습니다.
기능 값 선택은 FF가 하는 것 아닌가요?
잔액 예시에서는 아니요.
감사합니다, 생각해 보겠습니다.
표준 벤치마크 제품군(조지에게서 빌릴 수 있음)을 가지고 DL/ML이 최고의 벤치마크와 같은 방식으로 거래하거나 적어도 더 나쁘지 않게 거래하도록 가르칠 수는 없나요?
그리고 악명 높은 중간 여정과 정확히 똑같이 하시겠습니까?
추신 : 제가 조지라면 지금 동물원 거래의 역사에 대한 가격표를 2-3-5 주문 씩 올릴 것입니다 :-)
판매자는 한 가지를 염두에 두고 있습니다.
네, 수익이죠.
사람들은 또 어떤 목표를 가지고 있을까요? 은하계의 최종 별 개수를 세는 방법?
아니요
---
NN 훈련에는 '실제 샘플'이 필요하다는 것은 잘 알려져 있습니다. 즉, 엄격하게 지정된 옵션으로 인간이 만든(또는 인간이 제어하는) 오래 지속되는 스테이트가 필요합니다. 그리고 상당한 양이 필요합니다. 그리고 아무것도 없습니다.
조지는 다른 이유로 동물원을 시작했지만, 지금은 그의 스테이트가 최고입니다. 살아있는 샘플이 없기 때문에 적어도 그들은 가지고 있습니다.