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 2455

[mytarmailS]

アルケミー

[Andrey Dik]

Evgeny Dyuka#:
平均回答が1に近いほど良い、これは実践からです。なぜかは説明できませんが、私にとっては良いモデルの大きなサインのひとつです。

OK、体験談をお寄せいただきありがとうございます。

[Andrey Dik]

mytarmailS#:
Alchemy

錬金術とは、その個々のパッケージがどのように機能するかを理解せず、その中にあるものを見ずにR（あるいは本質を理解していない一部の人たち）のレースをすることです。

私は、あなたがこのフォーラムにいなかった頃、6年間、自分のソースコードとアルゴリズムを使って、多基準最適化をやっていました。

[mytarmailS]

アンドレイ・ディク#:

錬金術は、その個々のパッケージがどのように機能するかを理解せず、その中身を見ずにR（あるいはそれを理解しない一部の人々）のレースをすることです。

あなたがこのフォーラムにいなかった6年間、私は自分のソースコードとアルゴリズムを使って多基準の最適化をやっていたんです。

おめでとうございます！6年間の成果は？

[Andrey Dik]

mytarmailS#:
おめでとうございます！6年後の結果はいかに？

良いものも含め、いろいろと。

[Renat Akhtyamov]

アンドレイ・ディク#:

錬金術は、その個々のパッケージがどのように機能するかを理解せず、その中身を見ずにR（あるいはそれを理解しない一部の人々）のレースをすることです。

私は、あなたがこのフォーラムにいなかった頃、6年間、自分のソースコードとアルゴリズムを使って多基準の最適化をやっていました。

サードパーティのライブラリを一切使用せず、最初から最後まで自分自身で書いたコードであること。

+

[Mihail Marchukajtes]

Evgeny Dyuka#:
平均回答が1に近いほど良い、これは実践からです。なぜかは説明できませんが、私にとっては良いモデルの大きなサインのひとつです。

この答えは原理的に正しくありません。私の場合、ネットワーク係数のすべての重みの合計は1モジュロに等しく、あるパラメータがそれ自体に係数の大きな値を引き寄せる場合、この係数は別のパラメータから差し引かれることになります。つまり、ネットワークの係数の和が完全に1以内に分布しているのです。これはオーバートレーニングを減らすための一つの方法です。

[mytarmailS]

Renat Akhtyamov#:
サードパーティのライブラリを使用せず、最初から最後まで社内で書かれたコードであること。

+

間違いない!!!

自分でニューラルネットを書いて、自分でメタトレーダーを書いて、自分でフォーラムを書いて、あとは死ぬまで...天才！いつトレードする？

[Renat Akhtyamov]

mytarmailS#:

間違いない!!!

ニューロネットを書き、メタトレーダーを書き、フォーラムを書き、そして死ぬときが来る...天才だ！ いつトレードするのか？

余計なお世話だ、そんなことより

を理解してないんだろうな。

[mytarmailS]

Renat Akhtyamov#:

そういう問題じゃないんです、そういう問題じゃないんです。

何を言われているのかすら理解できていなかったんですね。

全部わかったよ、先に考えただけだから、わからなかったんだね...。