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 1438

[Кеша Рутов]

マキシム・ドミトリエフスキー

いや、ケシャさん、実生活でもこの掲示板でも、あなたにはまだ何かを共有できるほどの権限はない。取り組んでみてください。

よし、生き残るぞ。

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー

どのような仕組みになっているかは分かりませんが、全深度で同じであっても、変種の数が少ないので、桁違いに少ない森を生成する、つまり、実際には再トレーニングが少なくて済むと書かれています。

どういう意味かわかりませんが、関数に新しい変数が渡されることもなく、最大深度も、シートの例の最大数も、何もありません - すべて同じです。

[Forester]

ケシャ・ルートフ

だから、みんながFXデモのアリョーシャやワッチョイウィザードでデセンしたようにリターンを使っているはずで、リターンは独立していて、そこにはもう何の情報もなく、レベルもトレンドラインも ない、純粋なSBなんだ。

リターンというより、TP/SL。例えば50ptの時、100ptの時。つまり、1つのバーではなく、いくつかのバーで、この100ptはTPまたはSLによってトリガーされた可能性があります。

[Maxim Dmitrievsky]

エリブラリウス

意味がわかりませんが、関数に新しい変数が渡されることもなく、深さの最大値も、シートの例数の最大値も、何もありません - すべて同じです。

ややこしいけど、自分で考えてね。

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー

難しいが、整理する必要がある。

もし、何らかの制限があれば、その制限をどの程度に設定するかという変数が存在するはずです。理にかなっていますよね。
設定なしでやると決めたのでなければ、例えば、必ず1シートに10例までと決めてください。でも、使い勝手が悪い。一方は100個、もう一方は1000個必要なのかもしれません。

[Maxim Dmitrievsky]

エリブラリウス
もし、何らかの制限があるのなら、その制限を受けるべきレベルの変数が存在するはずです。理にかなっていますよね。
例えば、1枚につき、常に10例までとするなどの設定をせずに行うのであれば別ですが。でも、使い勝手が悪い。一方は100個、もう一方は1000個必要なのかもしれません。

どうするのがベストなのかわからない。プラスアルファの簡単な実装があるかもしれないので、githabで見てみます。

すべてを一元化してほしい。しかし、その手間も1カ月以上かかる。

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー

どうするのがベストなのかわからない。プラスアルファで簡単な実装があるかもしれないので、githabを見てみようと思います

すべてを一元化してほしい。しかし、その手間も1カ月以上かかる。

既存の森に深度計を設置する。

n_max=10

n=0;

....

n++;

if(n>n_max){return;}

2、3日すれば、この4本の線をどこに入れるかわかるでしょう。全然月日が経ってない。
ワークシートの例数のカウンタも同様で、if(n<n_max){return;}とするだけです。

[Maxim Dmitrievsky]

エリブラリウス

既存の森にメーターを設置する。

n_max=10

n=0;

....

n++;

if(n>n_max){return;}

その4本の線をどこに入れるかを考えるのに2、3日かかるんです。全然、1ヶ月じゃありません。

メーターを入れるのと同じで、でたらめだったのを覚えています。

現実的に考えて、CATBUSTでTSを全部書き換えるのは...かなり面倒です。しかし、実際には、小さなデータセットでの学習はforestはよく汎化し、例えば2-5kサンプルで、同じ新しいデータで、2回だけ増やして、完全再学習してうまくいくのです。これは事実です。

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー

カウンターを同時にセットするのは、意味がなかったと記憶しています

デタラメは私たち予測・的中者全員にあると思うし、パターンのあるタスクは解決すべきです。

[Maxim Dmitrievsky]

エリブラリウス

予測器・ターゲットにデタラメがあり、パターンの問題は解決すべきと思う。

私はこれらの問題を解決した、完全にではない場合、少なくとも何かが動作し、フィードバック0.1〜0.2（分類）の誤差は、エントロピーが悪化しているが、それは理解できる、このメトリックは、他のものを担当しています。