トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1241

[forexman77]

エリブラリウス
私もアキュラシーをよく理解していないんです。でも、エラーマトリックスや分類エラーは分かりやすいので、画面に表示しています。

アンバランスなクラスでのアクラスは、100％のクラス分けを示すことができますが、ただ、そのようなものにはならないでしょう。そして、データはすべてマジョリティ層に行くだけです。

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー

すでにインストール済みで、明日、GBMだけでなく、LightGbmも試してみる予定です。xgboostは設定するのが面倒、理解するのに時間がかかる

どちらかというと、BPに適したパラメータ...を選択する感じです。

[Forester]

FXMAN77 です。

アンバランスなクラスでのアクラスは、100％のクラス分けを示すことができますが、ただ、そのようなものにはならないでしょう。そして、データはすべてマジョリティ層に行くだけです。

А!その通り！)

ウィザード - アキュラシーはどうだったのでしょうか？

[Maxim Dmitrievsky]

エリブラリウス

むしろ、BPに適したパラメータ...を選択することが重要です。

多分、私はあまり頭が良くないのだと思います）また、Pythonのwhiskersと前処理をマスターする必要があります、それはそんなに難しいことではありません。

スマートな試料分離は戦いの半分

[forexman77]

ここで、どなたかご存知の方にお聞きしたいことがあります。ヘッジファンドや銀行の定量分析、モなどのプログラマーはどのような基準で選ばれているのでしょうか？

私はまだ理解していないのですが、プログラマーと個人のどちらがアルゴリズムを考え、プログラマーがそれをコードに実装するのでしょうか？

[Forester]

FXMAN77 です。

ここで、どなたかご存知の方にお聞きしたいことがあります。ヘッジファンドや銀行の定量分析、モなどのプログラマーはどのような基準で選ばれているのでしょうか？

私は、誰がアルゴリズムを持ち、誰がそれらをプログラマまたは別の人々と考え、そしてプログラマがコードでそれらを実装するのか理解できないのですか？

彼らは上司の関係者です )))そして、1人か2人の普通のプログラマーが、部門全体のために働いてくれる。でも、普通のものはどうやって選んでいるのかわかりません。

[Maxim Dmitrievsky]

ヴィザード_。

すべてをきちんとチューニングするには、特にデータには長い時間がかかります)))要するに、オウムを追いかけるのではなく、トレンドとオーズを同じようにやってから、前処理をすることです。ドクはトレンドとベーシックオプスをほぼ1対1で覚えたが、どこでデータを取ればいいのか分からない...。

ええ、彼はもしスプレッドがなかったら...というようなことを書いています。)

[forexman77]

エリブラリウス
上司との家族の絆によって ))))そして、1～2名の通常のプロジェクターが部門全体を担当します。でも、普通のものはどうやって選んでいるんだろう。

いや、それじゃダメなんだ。仕事人である私たちは、これまで......。

どこもかしこもそんな感じじゃないですか？

[forexman77]

まあ、聖杯なんて ないんだから、わからないことはないんだけどね）もう1242ページなんだけど、みんな暗い部屋にいない黒猫を探しているんだ。

[Forester]

FXMAN77 です。

いや、それじゃダメなんだ。仕事人である私たちは、これまで......。

どこもかしこもそんな感じじゃないですか？

どうだろう。
通常のプログレスでは、どのような場合でも100％のレバレッジがかかります。まあ、要は給料が満足のいくものになるかどうかということなんですけどね（笑)。