문제는 규칙이나 모델이 아니라 교사에 대한 예측자의 예측력이며, 예측력은 다양합니다. 당신의 접근 방식을 사용하면 무작위로 "적합도"를 얻을 수 있으며 예측 능력의 가변성에 대한 수치 측정이 필요합니다. 모델에서 예측 변수에 대한 "발기 부전"과 유사한 개념이 있는데, 우리는 우리가 가진 것에서 가져오고 모든 것이 쓰레기이면 쓰레기에서 가져옵니다. 사탕을 주면 초콜릿을 얻고, 쓰레기를 주면 또 다른 쓰레기를 얻는 등 알고리즘이 주어진 것에 대한 규칙을 형성하기 때문에 저에게 필터링은 막다른 골목입니다.
새로운 경험을 할 수 있는 흥미로운 일이 될 거라고 확신합니다.
액션을 계산하는 이 슈퍼 수식 없이 간단한 큐 테이블을 작성해 보았습니다.
원인이라기보다는 결과일 수 있지만, 여전히 연결된 현상이므로 연결이 있는 한 패턴이라고 말할 수 있습니다.
우리는법칙이 변한다는 것을 인식해야 합니다. 그리고 이 문제를 해결해야 하는 시점은 바로 법칙이 변화하는 순간입니다.
법칙은 변하지 않습니다. 우리가 모든 법칙을 이해하지 못할 뿐이지요.
자연에서 똑같은 눈송이는 하나도 없지만, 우리는 눈송이를 눈송이로 인식하고 모두 비슷하게 보입니다.
금융 시장에서 패턴은 자연의 눈송이와 같은 이미지입니다.
눈송이의 경우처럼 특정 매개변수에서 정확히 똑같은 패턴은 없지만 동시에 패턴은 하나의 법칙으로 존재합니다.
패턴은 법칙으로 존재합니다.
모든 차트 주기를 하나의 차트에 표시할 경우 차트에 있는 모든 극단값에 대한 정보를 모두 고려할 수 있나요?
차트에 한 번에 세 개의 차트주기가 있습니다(M1. M10, M60).
규칙 찾기 작업을 조금 다르게 설정하면 어떨까요?
규칙 자체가 달라야 합니다.
부호가 X1, X2인 경우..... Х10
인 경우 나무에 대한 규칙은 X1>= 0.001 & X2<0.05와 같습니다.
여기서 0.001은 시장과 무관한 추상적인 숫자/상수이며, 단지 근사치를 위한 숫자일 뿐입니다.
이 때문에 시장이 변하면 이 모든 숫자/상수는 즉시 작동을 멈춥니다...
X1 >= (X2*(X5/X7)) 같은 규칙이 필요합니다. & x3 < (x2^2) * x10.
추상적인 상수 대신 적응형 수식을 사용해야 합니다,
상수는 불처럼 피해야 합니다.
그들은 좋지도 나쁘지도 않으며 적응력이 있고 일정하지 않습니다.
좋은 것도 나쁜 것도 아니며, 변화무쌍하고 일정하지도 않습니다.
다시 한 번 말씀드리지만 지루할까봐 걱정하지 않으셔도 됩니다.
문제는 규칙이나 모델이 아니라 교사에 대한 예측자의 예측력이며, 예측력은 다양합니다. 당신의 접근 방식을 사용하면 무작위로 "적합도"를 얻을 수 있으며 예측 능력의 가변성에 대한 수치 측정이 필요합니다. 모델에서 예측 변수에 대한 "발기 부전"과 유사한 개념이 있는데, 우리는 우리가 가진 것에서 가져오고 모든 것이 쓰레기이면 쓰레기에서 가져옵니다. 사탕을 주면 초콜릿을 얻고, 쓰레기를 주면 또 다른 쓰레기를 얻는 등 알고리즘이 주어진 것에 대한 규칙을 형성하기 때문에 저에게 필터링은 막다른 골목입니다.
속성 간의 관계도 범위를 벗어날 가능성이 높습니다. 정확히 같은 추상화입니다.
그러나 이것이 요점이 아니라 제안된 접근 방식이 어느 정도 의미가 있습니다.
통계와 IO에 관한 책을 몇 권 더 읽을 때까지 머릿속에 신선한 아이디어가 거의 떠오르지 않기 때문에 이러한 문제를 개선하는 방법에 대한 포럼의 정상적인 생각을 계속 기다리고 있습니다.
저는 특히 시장이 바뀐 OOS를 예로 들었습니다. 연구는 하락하는 시장에 대한 것이었고 OOS는 상승하는 시장에 대한 것이었습니다.
차트에서 몇 개월 / 년?