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 1807

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy：

異なるTFを見ると、次元性がより高くなる)))

前処理後は常に5個で、残りは相関が高い。5個以上の場合、すべての特徴が同じシリーズであれば、ほぼ再トレーニングになる

相関する特性の束にディープNSを走らせる意味がわからない

[Valeriy Yastremskiy]

マキシム・ドミトリエフスキー：

前処理後、必ず5個が残り、残りは相関が高い。5個以上の場合、すべての特徴が同じ行から得られたものであれば、ほぼオーバートレーニングになる

相関性のある特性の束にディープNSを競わせる意味がわからない

そうですね、5列の属性に対してということですね）そうですね、他が見つからなければ意味がありません。

[Roman]

Valeriy Yastremskiy：

そうですね、5列しかないわけですから）そうですね、他に見つからなかったら意味がないですよね。

時間を考慮しない場合は、季節性を機能として追加することも可能です。
ピリオド刻みの形式。それが重要な指標になることもあると、どこかで読んだことがあります。

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy：

そうですね、5列しかないということですね）そうですね、他に見つからなければ意味がありません。

ZZでは、結果は何もない

タイムフレームのあるオプションの方が良い

[Valeriy Yastremskiy]

マキシム・ドミトリエフスキー：

ZZでは、結果は何もない

タイムフレームオプションの方が良い

をZZから学習ゾーンのみ、データではありません。

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy：

をZZから学習ゾーンのみ、データではありません。

は

[Valeriy Yastremskiy]

マキシム・ドミトリエフスキー：

は

よくわからないのですが、骨折について複数のTFでトレーニングした後、テスト行で骨折が発見されないのですか？

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy：

よくわからないのですが、複数のTFで骨折のトレーニングをした後、テスト行では骨折が発見されないのですか？

はない。

[Valeriy Yastremskiy]

マキシム・ドミトリエフスキー：

みあたらない

ミラージュとは))))あるいは何かが欠けている。

いろいろな組み合わせでどのTFが一番いいのかが残っているのを見て、ブレイクダウンとリターンに戻る)))。

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

残念ながらバランスによる予測（バランスで構築したZZ）はできず、価格そのものを予測するときよりも結果が悪く、表示するものすらない、取引そのもののフィルターに移行すべきだと思う。

ところで、完璧に準備されたデータセットをありがとうございました。すべてが最初からうまくいくのはとても嬉しいことです。

むしろ、組合せ論についての質問に答えて、Vladimir Perervenkoに アドバイスを求めようと思っています。 彼は悪いアドバイスはしませんし、Rは勉強するのがそれほど怖くなく、逆にとてもフレンドリーです。

ご苦労様です。

どのようなZZを使用されたのですか？レンジの違うマーク付きZZを何本か送ってもらえますか？

今は、分割をグループ分けして、組み合わせが少なくなるようにしたいと思っています。