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 2365

[Maxim Dmitrievsky]

アレクセイ・ニコラエフ：

その後、Rに切り替わる 時期)

言葉遣いが酸っぱい秋刀魚のようで吐き気がする。

であれば、pythonよりも高速にしたいのであれば、juliaです。

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin：

何を入れても、そうなるんです。

何を入れてもドロドロになる、いつも!!!!

行列Xの訓練中に現れたルールは、市場の非定常性により、将来的には決して機能しない。

ルールは 行列の列のインデックスと結びついて おり、インデックスは非正規性のため 常に「浮遊」している...。

ルールの再現性は、ずっとゼロくらいでしょうか...。

他にどう説明すればいいのか、もう言葉や絵で言ってしまったので...。

アレクセイ・ヴャジミキン

わかったよ、助けはいらないんだな。

何を助けるんだ？

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー：

酸っぱい鮭のような吐き気を催す舌触り。

舌は大丈夫ですか？))

[Aleksey Nikolayev]

マキシム・ドミトリエフスキー：

言葉遣いが酸っぱい秋刀魚のようで吐き気がする。

であれば、pythonよりも高速にしたいのであれば、juliaです。

コーヒー、キャビア、わさび、ロックなど）サンマについては何とも言えませんが、彼らはシュールストレミングを食べます）その後、とても好きになったものが、最初は嫌なものに見えるのです。

個人的にはCとCernのROOTのCインタプリタを使っていますが、matstatの多くはRでしか使えないので、Rに乗り換える必要がありました。

重要なのは、Rのパッケージは、pythonやmcl5のようにプログラマではなく、ほとんどが数学者によって書かれていることです。）

[Maxim Dmitrievsky]

アレクセイ・ニコラエフ：

コーヒー、キャビア、わさび、ロックなど）サンマについては何とも言えませんが、シュールストレミングは食べますね）その後、とても好きになったものが、最初は嫌なものに見えることがあります。

個人的にはCとCernのROOTのCインタプリタを使っていますが、matstatの多くはRでしか使えないので、Rに切り替えざるを得ませんでした。

また、Rのパッケージは、pythonやmcl5のようなプログラマーではなく、ほとんどが数学者によって書かれていることも重要な点です（これにより、パッケージはより意味のあるものになります）。

とは思いますが、私は数学者ではありませんし、統計学者でもありません。

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

何を入れてもドロドロになる、いつも!!!!

マトリックスXでトレーニング中に現れたルールは、市場の非正規性により、将来は決して機能しない。

ルールは 行列の列のインデックスと結びついて おり、インデックスは非正規性のため 常に「浮遊」している...。

ルールの再現性は、ずっとゼロくらいでしょうか...。

他にどう説明したらいいのか、もう言葉や絵で言ってしまって、全部通り過ぎてしまった...。

そのため、異なる期間での予測値の頑健性や比較可能性をチェックする必要があります。

mytarmailS:

何を助けるんだ？

計算機資源。

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー：

スライディングウィンドウ内の系列相関をほぼゼロにする方法は、データを用意するときに既に書きました

もう一度言ってください、どうやって？MGC？

それとも相関のある列を捨てて、片方だけ残す？

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:

どうやって思い出すの？MGC？

それとも相関のある列を捨てて、片方だけ残す？

mgcを使って、Ser.Correlationがあるかどうかを確認しました。

もしあれば，相関のあるサンプルを削除し，あるいは gm を実行することで，自動的に分布がより正規化されます。

時間の経過とともにサンプルを自分自身に相関させることではない、だから系列相関と呼ばれるのだ。

地元の専門家の中には、それを恐れて、スライディングウインドウの機能を否定したり、データセットのクリーニング方法を知らない人もいる)

[Maxim Dmitrievsky]

この修正後、モデルは履歴の深さ全体に対して（広がりなしで）機能しますが、広がりありでは機能しません。

なぜ、どこに間違いがあるのか、私のアイデアはその瞬間から先に進まない

そして、誰も私にヒントを与えなかった

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー：

mgmを使って、ser.correlationがあるかどうかを確認しました。

もしあれば，相関のあるサンプルの系列を削除し，/またはgmを実行すると，自動的に分布がより正規化されます。

サンプル間の相関ではなく、サンプルとそれ自身との時間的な相関が重要なのです。だから、系列相関と呼ばれるのです。

現地の専門家の中には、それを恐れてスライディングウインドウの機能を否定したり、データセットをきれいにする方法を知らない人もいる)。

なるほど、ほとんど何もない行を捨てるというのは、一種の時間圧縮ですね。なるほどと思いましたね。でも、そういう路線はあまりないんじゃないでしょうか？ 5％ですか？しかもほとんど夜間？