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 2116

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Aleksey Vyazmikin:
いいえ、パーセンテージによると、学習曲線タイプがあります - MOIなしで40％-45％が有益であり、MOIで60％-65％です。しかし、取引においては、利益と損失が同じでなければ指標にはなりません。

TP=SLであれば指標となる

 
elibrarius:

TP=SLであれば指標となる

そう書いたのは私ですが...。

 
Aleksey Vyazmikin：

もし見つけたら教えてください。さもなければ、自分で自転車を作り始めます :)

枝分かれした木を作り、それをクラスタリングの代わりに使って、葉っぱから情報を取って、多数決のクラスを減らすというものです。

何を書いているのか、クラスタリングと何の関係があるのか理解できない。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

あなたが何を書いているのか、これがクラスタリングとどう関係するのか理解できません。

本来はターゲットを意識したクラスタリングなんですけどね。

このトピックについて何か役に立つことはありましたか？

 
Aleksey Vyazmikin：

これは、基本的にターゲットを意識したクラスタリングです。

このトピックについて、何か役に立つことはありましたか？

ターゲットベースのクラスタリングというのはないんです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

ターゲットベースクラスタリングというものは存在しない

教科書では - おそらく :)

単純に限られた属性でクラスタリングしているのです。
 
Aleksey Vyazmikin：

教科書では - おそらく :)

限られた属性に基づくクラスタリングです。

クラスタリングとは何か、飽きずに読んでください。

 
Aleksey Vyazmikin：

このトピックについて、何か役に立つ情報を得ることができましたか？

クラスバランスに関する本格的な研究で、まだ完成していません。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

的を絞ったクラスタリングなどありえない

各葉は、最大クラス分割を行ったクラスタと呼ぶことができる。
半年ほど前にも同じようなことを申し上げましたね。
 
elibrarius:
各葉は最大クラス分離をしたクラスタと呼ぶことができる。
半年ほど前にも、私の同じような考えに賛同していただいたことがありましたね。

ここで何を議論しているのかわからない。

2つの特徴空間が ある（それぞれ主要な5つの要素を取り上げた）

取引のランダムサンプリングの場合。

2クラスタにクラスタリングする場合。

課題：正しいラベルと優れたクラス分割の間のトレードオフを見つけること。

単純なクラスタリングの場合、ラベルはもちろん取引には不向きです

トランザクションサンプリングの場合 - 特徴空間はよくない

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