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 1906

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マキシム・ドミトリエフスキー：

その中のひとつをご紹介します。フィッシュは24枚ではなく、12枚しかありません。

エラーが発生する

>>> print(train_score, " ", tst_score)

1.0 0.5454545454545454

ファイルをやり直す。対象は2クラスだけで、自分で選ぶのですが、一方は0、もう一方は1で、1からの列の名前をつけることができます。前回はそれで飛び回って疲れました。やってくれ、待ってるんだ...。
 
Mihail Marchukajtes:
ファイルをやり直します。ターゲットのクラスは2つしかなく、自分で選べるのですが、1つは0、もう1つは1で、前回はそれで飛び回って疲れました。やってくれ、待ってるんだ...。

3つのクラスが必要です

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

なるほど、オプティマイザーですか・・・言ってることがよくわからないですね（笑)

さて、VTRITは24の入力をすべて残しました。レシェトフのオプティマイザーを深く掘り下げると、学習過程で入力の追加・削除の結果を評価する際に、ラッピングを使用していることがわかると思う。つまり、まず11個の入力を与え、次にremove関数が来る。これは入力を1つずつ取り除いて結果を評価し、改善されていれば未使用の入力を1つ追加し、改善につながればそれを維持する関数である。この関数は、単に1つ取り出し、1つ足し、その結果を見るだけです。オプティマイザーのロジックを完全に再現できていないのではないでしょうか。

pythonを使って、Reshetovさんと同じやり方＋自分なりの微調整でやってみようかな...と思っています。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

3つのクラスが必要です

まあ見てください、これは本質的にトレンドオプティマイザです。トレンドアップ、トレンドダウン、フラット。オプティマイザーの回答 はい、いいえ、わかりません。上下2つのクラスを選び、平らにした方を推定値とする。フラットが+-10pipsの場合、この場合、モデルがI don't knowと言い、本当にローソクにボディがなかった場合、私はそれが動作することを知っている...であってもよい。
 

男、VTRIT無双してきた...。美しい:-)

私はいつも、モデルが「わからない」と言ったときのシグナルに注目しています。原則として、このシグナルはすべてのポジションの決済につながり、このシグナルが象徴的な利益で決済されることは稀ではありません。このようなとき、私はモデルの能力に自信を持っているので、次のシグナルはたいてい勝者となります

 
とにかくAdaBoostとツリーを比較することです。それは間違いなく良いものです...しかし、私はまだそれをコードに解析する方法を知りません。
 
Maxim Dmitrievsky:
私はAdaBoostとツリーを比較していました。それは間違いなく良いものです...しかし、私はまだそれをコードに解析する方法を知りません。
私が頼んだように、最後のファイルを送ってきてくれ...。...私はここで私のものを終え、あなたのものをひねる間。
 
Mihail Marchukajtes:
私が頼んだように、最後のファイルを送ってください...。私の分はここで終わりにして、あなたの分は回してみてください。

3つのクラスが必要です

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

3つのクラスが必要です

マキシム、バカじゃないの？3回目の授業はテスト的なもので、実際の仕事でも同じようになるとお話しましたね。3番目のクラスが多項式の異なる値で学習できるように、オプティマイザーを改良するオプションがありました。でも、テスト用として使えば、実運用でも出てくるのでは...？好き勝手なことをしなくても...。
 
Mihail Marchukajtes:
マキシムカ、バカじゃないの？3回目の授業はテスト授業で、実運用中であることをお伝えしました。3番目のクラスが多項式の異なる値で学習できるように、オプティマイザーを修正するオプションがありました。でも、テスト用として使えば、実運用でも出てくるのでは...。なんぼでも

私は元気です。

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