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 2264

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mytarmailS:

私自身はあまり覚えていないのですが、何かを変えたのは覚えているのですが、それほどでも......。しかし、これは全く別の写真です

対数スケールの指数関数的な 成長が直線的なものに見えるから )

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

対数スケールでの指数関数的な成長が直線的に見えるからです)。

で、理論的にはより良い一般化効果が得られるはずです。

 
mytarmailS:

世代交代アプローチそのものについて、私からの批判 )

データを作成し、「新しいデータ」に対応するモデルを探しているとき、それがフィッティングであることに気づきますか？フィッティングであることを理解していますか？

この「新しいデータ」はモデルの選択に関わるものなので、「新しいデータ」 ではないのですが...。目立たないけど、そうなんです!

マキシム・ドミトリエフスキー：

3回目のチェックで、そうですね。

GMMの古いコードを掘り起こしました。

"新品同様のデータ "というプラス面を持つ、4つの良品を発見。

GMMモデルは500点、15k点でのテストにより生成されました。



そして、本当に新しいデータ（3つ目のサンプル）を使って、ここに紹介します。




興味深いのは、最後の2つのモデル（シンキングモデル）のポジション開始シグナルを逆にすると、手数料を考慮しても非常によく稼ぐことができるようになることです。

 

ニューラルネットワークをフィットネス機能でトレーニングする実験を少しずつ続けているのですが・・・。

私はこのような適性関数の表現方法を思いつきました。利益を最大化するようにネットワークを教えるのではなく、「素敵な収入グラフを最大化する」ようにネットワークを教えようとしたのです。

一番見栄えのする利益のグラフ」とは？ 直線的に増加する線と利益のグラフの相関係数と置き換えますと

トラックデータでこのバランスになった、手数料を考慮すると

相関係数0.9947626は ほぼ1です)) グラフ上でも定規として見えています)


青色は、5分ユーロの800ポイントのテストサンプル でのバランスを示しています。


そして、 5kポイントのテスト サンプルでは、このようにバランスが取れているように見えます。

ナイス )))

 
mytarmailS:

ニューラルネットワークをフィットネス機能でトレーニングする実験を少しずつ続けているのですが・・・。

私はこのような適性関数の表現方法を思いつきました。利益を最大化するようにネットワークを教えるのではなく、「素敵な収入グラフを最大化する」ようにネットワークを教えようとしたのです。

一番見栄えのする利益のグラフ」とは？ 直線的に増加する線と利益のグラフの相関係数と置き換えますと

トレースデータでこのようなバランスになりました、手数料を考慮すると

相関係数0.9947626は ほぼ1です)) グラフ上でも定規として見えています)


青色は、5分ユーロの800ポイントのテストサンプル でのバランスを示しています。


そして、 5kポイントのテスト サンプルでは、このようにバランスが取れているように見えます。

かっこいい ))

何か期待してるのか？)

 
mytarmailS:

まあ、一般化には理論上、より良い効果があるはずです。

それは誰にも借りがないのです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

何か違うことを期待していたのですか？)

私は、逆に、幸せです。最大利益のための訓練は、例えば、テストに宝くじであり、ここでは、少なくとも安定の小さな島である。

5分足チャートで800ポイントというのは少なすぎないか
 
マキシム・ドミトリエフスキー：

逆はもっと難しい。ロジックのMOと。ほぼ不可能、近似値のみ可能

IOは他の強いIOによってのみ破壊することができる

リバースグリッドというのは面白いテーマですね。

入力にノイズを入れる。出力のスペクトルを取得します。その上にフィルターを構築する。

そうすると、バッグを組み合わせても同じような結果が得られることが分かってきます。

そして、ランダムコンボリューションパケット（名前を忘れました）を使うに至ります。

そして、ファンタジーは終焉を迎える...。

ダークネスダークネス工場です。

 
mytarmailS:

ニューラルネットワークをフィットネス機能でトレーニングする実験を少しずつ続けているのですが・・・。

私はこのような適性関数の表現方法を思いつきました。利益を最大化するようにネットワークを教えるのではなく、「素敵な収入グラフを最大化する」ようにネットワークを教えようとしたのです。

一番見栄えのする利益のグラフ」とは？ 直線的に増加する線と利益のグラフの相関係数と置き換えますと

トラックデータでこのバランスになった、手数料を考慮すると

相関係数0.9947626は ほぼ1です)) グラフ上でも定規として見えています)


青色は、5分ユーロの800ポイントのテストサンプル でのバランスを示しています。


そして、 5kポイントのテスト サンプルでは、このようにバランスが取れているように見えます。

面白い )))

ペアトレードでいい感じのスプレッドを探しても、osでは一気に逃げてしまうのも同じです。

 
mytarmailS:

GMMの古いコードを掘り起こしました。

新品のようなデータで、プラスアルファの4機種が見つかりました。

500点でのGMMモデル作成、15k点でのテスト



そして、本当に新しいデータ（3つ目のサンプル）を使って、ここに紹介します。




興味深いのは、最後の2つのモデルのポジション・オープニング・シグナルを逆にすると、手数料を考慮しても非常によく稼ぐことができるようになることです。

を教えると、そのパターンが終わってしまうんです。両者の違いが分からない場合は、他の例を使っていただいても結構です。

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