트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3366

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마치 무자비하게 멍청해지라는 명령이 내려진 것 같습니다.
 
mytarmailS #:

좋은 책

팩터 투자를 위한 머신 러닝

MO에 관한 좋은 책이 점점 더 많아지고 있습니다. 이 책도 그중 하나입니다.

저는 저와 가까운 것이 무엇인지 호기심에 확인했습니다.

1. 시계열의 비고정성을 무시할 수 없습니다. 모든 공식, 모든 알고리즘은 비고정 데이터에 대한 적용 가능성에 대한 질문에 답해야 합니다.

2. 예측 변수 (예측 능력)가 대상에 미치는 영향에주의를 기울여야합니다. 격언은 인과 관계에 대한 그의 이해로 나를 음행으로 이끌었고,이 책은 내가 "예측"능력, 그 안정성에 대해 반복적으로 이해하고 쓴 것처럼 독점적으로 모든 것을 제자리에 놓았습니다.

 
이 책은 매우 초급 수준이며, 코줄과 컨포멀 학습은 그것에 흥미를 느끼는 사람들에게는 매우 은하계적인 것입니다.

왜 MO 입문서가 일부 거래 또는 투자에 붙어 있었는지 명확하지 않습니다. 프라도 수준도 아닌 매우 약한 작업 :)
 

뇌에 뉴런이 두 개 이상인 사람들을 위해...

한쪽에는 한 번에 거절 당할 것이기 때문에 아무도 DS 사무실의 주니퍼로 고용하지 않을 포럼 비평가가 있습니다....

다른 쪽에는 그가 비평하는 책과 이 참고 문헌 목록이 있습니다.

 
당연히 주나를 10번이나 통과한 사람이 말합니다.
학교 대신 컴퓨터 동아리에 다녔기 때문에 코사인 거리는 무엇인가와 같은 첫 번째 문제에서 실패할 것입니다 ☃️

그리고 몇 년 전에 재미로 Sber에 합격했지만 필요하지 않습니다. 최고 역할을 위해서는 이미 구현 된 수준의 언어 모델에 대한 멋진 지식이 있어야했기 때문에 확실히 최고 역할은 아닙니다. 그리고 거기에는 여드름처럼 당신을 찢어 버릴 여드름 같은 머리가있는 남자들이 있습니다 :)
 
fxsaber #:

개념이 무엇을 의미하는지 깨달았을 것입니다. 예를 들어 보겠습니다.


거래가 국경에서 안쪽으로 진행되는 채널 TS가 있다고 가정해 봅시다. 여기서 채널 크기(너비) 계수인 최적화할 매개변수를 설정했습니다.

고전적인 방법도 괜찮습니다. 이를 최적화하고 어떤 영향을 미치는지 확인하면 됩니다.

제안된 개념에 따르면 이 매개변수는 초기 데이터(따옴표 기록)에 의존하지 않기 때문에 이런 식으로 할 수 없습니다. 제안된 용어로는 '상수'로 최적화된 매개변수입니다.

이 매개변수가 일부 다항식에 영향을 주더라도 VDC에 대한 의존성이 없기 때문에 "상수" 매개변수이기도 합니다.


흥미로운 생각입니다. 고마워요.

예, 최적화를 통해 적어도 선형적으로 최적화 된 매개 변수에 영향을 미치는 더 저렴한 중요한 매개 변수를 찾을 수 있다는 것은 논리적입니다. 고전적인 방법은 무작위로 또는 다른 매개 변수와 공식을 완전히 검색하는 것입니다. 하지만 이것은 저주입니다.

복잡한 피드백이 있더라도 상수에서 벗어날 수는 없으며, 상수는 계산의 시작이 될 것입니다. (현재 제가 이해하는 피드백은 미래 데이터가 계산되는 과거 데이터에 대한 현재 데이터의 영향입니다).

어쨌든 새로운 예측 변수와 계산 공식을 찾는 작업이며, 어쩌면 최적화된 공식보다 더 중요할 수도 있습니다.

 
Valeriy Yastremskiy #:

예, 최적화를 통해 적어도 의미 있는 매개 변수를 더 저렴하게 찾을 수 있다는 것은 의미가 있습니다.

요점은 그것이 아니라 이러한 매개 변수가 과거에 "작동"했기 때문에 발견되는 순간부터 죽었다는 것입니다 ...


그러나 매개 변수 (constatny) 올바른 공식 대신 적응성이라면 매개 변수가없는 시스템이라고 말할 수 있습니다. 그리고 동시에 매개 변수가있는 것보다 낫습니다.

 
Valeriy Yastremskiy #:

분명히, 나는 높은 문제와는 거리가 멀다 - 나는 다시 아무것도 이해하지 못했습니다. 저를 위해 글을 쓸 필요는 없습니다.

 
mytarmailS #:

중요한 것은 이러한 매개변수가 과거에 효과가 있었기 때문에 발견되는 순간부터 죽었다는 것입니다.

그러나 매개변수(constatna) 대신 올바른 공식이 적응성이라면 매개변수가 없는 시스템을 말할 수 있습니다. 동시에 매개변수가 있는 경우보다 더 나은 시스템이라고 할 수 있습니다.

하나의 매개 변수가있는 거래 전략이 있으며 F는 전략이고 x는 정적 매개 변수 인 F (x) 공식으로 조건부로 표현할 수 있습니다.

정적 매개변수 대신 동적 매개변수인 x를 사용한다는 것은 x 대신 함수 Y를 사용한다는 뜻이며, 이는 F(Y())처럼 보입니다.

그렇다면 최적화를 사용하지 않고 Y() 함수를 찾으려면 어떻게 해야 이 함수가 정적 x처럼 "죽은" 함수가 되지 않을까요?

 
fxsaber #:

분명히, 나는 높은 문제와는 거리가 멀다 - 나는 다시 아무것도 이해하지 못했습니다. 저를 위해 글을 쓸 필요는 없습니다.

아니요, 산만 함없이 작업에 대해서만 생각하세요)))))) 그리고 over_over_parameters에 대한 검색은 확실히 오늘이 아닙니다 .)))))

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