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 1993

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マキシム・ドミトリエフスキー：

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酔っているのだろう...絶対的に-1より相対的に多く、絶対的に-1より相対的に少ない。対数は、絶対的な差を相対的な差にする。それに、今の学校では単位の輪切りはやらないそうです。妻は時々このテーマで仕事をするのですが...。未開拓の地に理をもたらすことの難しさを知っているから......。

 
Valeriy Yastremskiy：

酔っぱらい絶対的に-1より相対的に多く、絶対的に-1より相対的に少ない。絶対差の対数は、相対差につながる。それに、今の学校では単位の輪切りはやらないそうです。妻は時々このテーマで仕事をするのですが...。そこで、未開拓の地に理屈を伝えることの難しさを知る......というわけです。

大げさだなあ・・・あの人には簡単な手紙を書いたんだ・・・四角とかそういうの抜きで。

は書き過ぎないようにしましょう。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

大げさだなぁ・・・私はただ、その人にわかりやすく書いただけなのに）四角とかなしで。

余計なことを書かないでください。

初対面の人をストレートに理解するのは難しいですからね。プロガーが言いたいことを理解するには、2、3文字では足りないこともありますし、コーダーとなるとなおさら難しい。まあ...私は行く...申し訳ございませんでしたどちらかというと

 
Valeriy Yastremskiy：

生半可な気持ちでは他人を理解するのは難しい。プロジェクターが言いたいことを理解するのに、2、3文字では足りないこともありますし、コーダーだともっと大変です。まあ...私は行く...申し訳ございませんでしたどちらかというと

少なくとも逆依存性、つまり逆学習を示すようなモデルは考えにくいと書きましたが、トレイに
 
Maxim Dmitrievsky:
私は、少なくともトレースへの逆依存性、つまり逆学習を示すモデルを想像するのは難しいと書きました。

逆依存性というのがよくわからないのですが、過去のデータに対して不変の依存性があるのであれば、何が複雑なのでしょうか？

 
Valeriy Yastremskiy：

過去のデータに対して一定の依存性があるのであれば、何が複雑なのか、では逆依存性とは何なのか。

ソースシリーズと予測シリーズの相関
 
Maxim Dmitrievsky:
原系列と予測系列の相関性

そうすると、このモデルは逆に機能します。インクリメントについての質問だと理解しました。反転モデル、またはモジュールのないマイナス1倍モデル。もちろん、NSレイヤーではそう簡単にはいかないかもしれませんが。

 
Valeriy Yastremskiy：

そして、このモデルは逆に機能する。インクリメントについての質問だと理解しました。反転モデル、またはモジュールを考慮せずにマイナス1倍したもの。もちろん、NSレイヤーでは、それほど明確なことは言えないかもしれませんが。

単純にこの指標はマイナスの値を返すこともありますね。しかし、実際にはほとんどそんなことはない。それなら相対的な価値として捉えればいい、何が問題なんだ。私たちは偉大な数学者ではありません
 
Maxim Dmitrievsky:
ただ、この指標は負の値を返すことがあるんです、はい。しかし、実際にはほとんど起こりません。それなら、相対的な価値として捉えればいい、何が問題なのか。私たちは数学が得意なわけではありません。

生データと予測データの負の相関はモデル違い もちろんレアケースです。そして、この2つの相関はもちろん絶対的なものではなく、むしろ相対的なものですらなく、そこにあるどのオーダーの差分、どのオーダーのタイプの加速度のレイヤーに依存するものなのです。

 
Valeriy Yastremskiy：

ベースラインと予測データの間に負の相関があるのは、モデルが間違っている。 もちろん、これはレアケースである。そして、それらの間の相関はもちろん絶対的なものではなく、むしろ相対的なものでもありません。

そこにレイヤーはなく、ツリーブーストです
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