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 2389

 
elibrarius:
2-3日かけてPythonを学び、簡単なもの-catbustを起動するようなもの-を作る。さらに言えば、マキシムの記事にも事例がある。

やはり配列の解析や、ファイルとの連携が必要なんですね......まあ、私は生まれながらのプログラマーではありませんから。

面白くなけりゃ、MQL5でできることをやる。いろんなアイデアがあって、それをチェックする時間がほとんどない。

 
Aleksey Vyazmikin:

分類統計学的に最適なモデルが、収益性において最適であるとは限らないということです。SLとTPが固定されている場合のみそうなります。

収入と支出のカーブ、つまり緑と赤のカーブに影響を与える方法を探しています。

サンプルに対するモデルの応答の確率分布は、学習させるとこのようになります。

独立したサンプルを供給すると、このようになります。

ご覧のように、曲線はほぼ合体していますが、パターンはそれほど劣化していません。アクアの曲線は0、磁石の曲線は1です。これらはかなり許容できる間隔で、パターンはある種グローバルに保存されていますが、そのパターンのコストはある種の収支の重み付けがされていません。

1回目は機能を試してベストなものを見つけるというものでしたが、今回は収入曲線に影響を与える方法ということなので、もちろん意味がわかりません。

このような「コードによるヘルプ」では、何の問題を解決しているのかすら不明なため、長い間、無意味に悩まされることになります

ということで、何もしないことが一番の解決策になるのでしょう :)

 
マキシム・ドミトリエフスキー

1回目は機能を列挙して最適なものを見つけるという話だったのに、今回は所得曲線に影響を与える方法ということですから、もちろん意味がわかりません。

このような「コードによるヘルプ」では、何の問題を解決しているのかすら不明なため、長い間、無意味に悩まされることになります

その通り、モデルの統計的性能を低下させることなく、リターンの増加にプラスの影響を与える予測因子を選択 することです。

興味があれば、もっと詳しく説明したいのですが、そうもいきません。まあ、また別の機会にでも。

 
Aleksey Vyazmikin:

そうです。モデルの統計的性能を低下させることなく、リターンを増加させるプラスの効果を持つ予測因子を選択 するのです。

興味があれば、もっと詳しく説明したいのですが、そうもいきません。まあ、また別の機会にでも。

記事を書くくらいなら )

私の記事にも書いてあります。そして、ループでの学習と外部基準によるモデルの選択

 
マキシム・ドミトリエフスキー

記事を書きたいんです)

まあ、もちろんです。少なくとも、彼らはお金を払ってくれるでしょうから :)

 
マキシム・ドミトリエフスキー

私の記事にも書いてあります。そして、ループ学習と外部基準によるモデル選択

全部読みました-分布グラフという形でアップロードしたモデルの表現もない-それがないとモデルの評価ができない-というのが今の状況です。

 
Aleksey Vyazmikin:

全部読みましたよ~分布図という形で落としたモデルの表現もないんですよ~それがないと、全く評価できないんですよ~今に至りますね。

このグラフは、猿の仕事だ。チャートのためのチャート。本題を解決してくれない。

様々なツールでモデルを可視化することができます。
 
マキシム・ドミトリエフスキー

このグラフは猿の仕事だ...チャートのためのチャート。本題の解決にはならない。

まあ、表示されている内容を把握しなければの話ですが。

また、根本的な問題は何なのか、教えていただけませんでしょうか。

 
Aleksey Vyazmikin:

まあ、表示されたものを見てピンと来なければの話ですが。

そして、根本的な問題は何か、それを述べてください。

私のアキュラは収益に直接影響する

あとは興味がない。他の似たような問題には全く興味がない。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

私のアキュラは収益に直接影響する

メインはパターン探しで、それ以外はまったく興味がない。いろんな図面や電卓に興味はない。

すっかり忘れていましたが、あなたにはトレードの方向性を決めるクラスがあり、私にはトレードを許可/禁止するクラスがあるのですから、チャートの有用性は感じられないですよね :))))

規則性の探索を表現するならば、述語間の相関を多用したいところですが、増分が不安定なので、せめて日足ATR(3)を追加して幅を広げるべきでしょう。

理由: