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 2411

[mytarmailS]

超絶技巧講座

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https://www.youtube.com/watch?v=l30ejdQKGBg

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

超絶技巧講座

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https://www.youtube.com/watch?v=l30ejdQKGBg

春にはすでにグループ単位での機能追加・削除のアプローチを提案していたので、マクシムに興味を持ってもらえると思ったのですが、残念です。先ほど書いたように、この方法はうまくいくのですが、今は純粋に実験のために半自動モードで実装しています。一方、RやPhytonで実装して、学習結果を分析した後に新しい学習用のタスクを作るというループで動作するようにする必要があります。

ただ、動画で宣伝しているFRiS-Stolp法は、やってみると面白いのですが、RやPhytonでの 実装があるのかが分かりません。

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin：

春にはすでに、機能の追加・削除の方法を提案しています。

このような方法は二束三文なので、ここで何を提案したらいいのかわかりません。

アレクセイ・ヴャジミキン

しかし、FRiS-Stolp法を試してみるのは面白いのですが、RやPhytonで 実装されているのかが分かりません。

私もわからないです ))))

googleなんてものがあるんですね ;)

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Vyazmikin：

春にはすでに、グループ単位での機能追加・削除のアプローチを提案していたので、マクシムに興味を持ってもらえるかと思ったのですが、残念です。先ほど書いたように、この方法はうまくいくのですが、今は純粋に実験のために半自動モードで実装しています。一方、RやPhytonで実装して、学習結果を分析した後に新しい学習用のタスクを作るというループで動作するようにする必要があります。

ただ、ビデオで宣伝しているFRiS-Stolpという手法は、やってみると面白いのですが、RやPhytonでの 実装があるかどうかはわかりません。

重要な チップは標準装備、それで十分

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

これらの方法は二束三文であり、ここで何を提案すべきかは不明である

取引に関連する業務で、これらの手法の有効性を確認することを提案。

mytarmailS:

私もわからないです ))))

グーグルというものがあるんですね ;)

なぜこのような騒ぎになるのか？

検索エンジンを使って、git-hubにあるコードも見つけましたが、それがうまくいくかどうか、私にはわかりません。

だからこそ、わかる人が興味をもって聞いて、一緒に調べられる可能性を考えていくのが面白い。

頬杖をつくより、建設的な意見に賛成です。

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:
標準機能としてインポートが あり、それで十分

重要度とは、アルゴリズムがツリーを構築する際に、特定の予測子を選択する頻度に基づく統計値である。この指標は、そのモデルが何でできているかを教えてくれるものです。予測因子を試すことで、他のモデルを構築することができ、新しい依存関係や、数回分割した後に強くなる可能性のある関係性を見つけることができます。

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Vyazmikin：

重要度は、アルゴリズムがツリーを構築する際に、特定の予測子を選択する頻度に基づく統計量である。この指標は、そのモデルが何でできているかを教えてくれるものです。予測変数の検索により、他のモデルを構築することができ、新しい依存関係や関係性を見つけることができます。

あなたの場合は、トレーダーとしてのキャリアで蓄積された多くの指標がプレディクターになっているので、なんとか整理したいという思いが強いのでしょう。そんなことはないのですが、どこまでも遠いという理解はしています。

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:
あなたのプレディクターは、あなたがトレーダーとしてのキャリアの中で蓄積してきた指標の束であり、それゆえにこの混乱を何とか合理化したいという強い思いがあるのです。そんなことはないのですが、どこまでも遠いという理解はしています。

仮に、デリバリーパッケージに含まれる標準的な指標に基づいた指標をすべて持っていたとしても、全くそうではありませんが、価格から派生して有用な情報を運ぶことができますし、多くの指標は非定常性の対象ではありません。

実は、予測変数の選択という 問題は別の方法で解決したのですが、最適な組み合わせを見つけるのは未知の問題であり、興味深いところです。

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin：

取引に関連する業務で、これらの方法の有効性を検証することを提案する。

さて、この騒ぎは何なのでしょうか？

検索エンジンを使ったり、git-hubでコードを見つけたりしましたが、それがうまくいくかどうかはわかりませんでした。

だからこそ、わかる人が興味をもって聞いて、一緒に調べられる可能性を考えていくのが面白い。

私は、頬を膨らませるのではなく、建設的なアイデアに賛成しているのです。

Alexey あなたはpythonやr-coreを勉強して、何か利益を出そうとしたのかもしれませんが...。信じてくれれば、1000の疑問が解決されたのに...。

すでにテストして動作している特徴選択法の効率を確認することに何の意味があるのでしょうか？

問題は特性選択にあるのではなく、特性そのものにあるのです。10個の指標を与えれば、あとは落ちるまで選択すれば、どんな選択アルゴリズムでも同じ結果になります・・・。

ビデオでは、何万もの指標の中から選択し、何十億もの指標を作成・列挙しているMSUAにも触れています。

それこそ、何百万ものアイデアを生成して自動的にチェックするシステム、それが本質であり、個々の判断であり、属性の選択は最後の小さな部分であり、何の面白みもないのです。

[Maxim Dmitrievsky]

一般的には、Pythonでアルゴリズムを勉強し、例題が載っている本を何冊か読むと便利です。多くの疑問は勝手に消えていきます。