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 2556

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Nikolayev#:

ボロンツォフはおそらくロシアで最も優秀な国防省の専門家だ。したがって、このコースは良いに決まっているのですが、IT関係者向けということで、私たちにとって基本的で重要な数学が省略されているのです。私は何度も気づいたのだが、数学的手法をトレーディングに応用する場合、基本的で簡略化された形が適しているものは少ないのである。

MOは、予測因子と応答の一定の結合分布P(X,Y)があるという仮定に基づいています（例えば、Tibshiraniを参照）。そこから条件付き確率Py(Y|X)を計算し、そこから回帰Y=f(X)を計算することができる。最終的には、この回帰はいくつかのMOモデルで近似される。物理の世界では、この理論がほぼ通用する。しかし、トレーディングではそうはいきません。P(X,Y)が時間とともに予測不可能に変化すること（非定常性）が判明し、理論全体が少し崩れて しまう。

最も一般的なアプローチは、非定常性を単純に無視し、その結果に驚き、MOに文句を言うことである）。

さて、後編の最後の方に、時系列とその経験について面白い部分がありますね。あとは、みんな次第です。

非定常性は、規則性の欠如ほど致命的ではありません。時系列が予測できないと仮定すれば、ここで発明できることはもう何もないのではと思います。

[mytarmailS]

アレクセイ ニコラエフ#:

MOは、予測因子と反応の一定の結合分布P(X,Y)があるという仮定に基づいています（例えば、Tibshiraniを参照）。これより、条件付き確率Py(Y|X)を計算し、そこから回帰Y=f(X)を計算することができる。最終的には、この回帰はいくつかのMOモデルで近似される。物理の世界では、この理論がほぼ通用する。しかし、トレーディングではそうはいきません。 P(X,Y)が時間とともに予測不可能に変化すること（非定常性）が判明し、理論全体が少し崩れて しまう。

最も一般的なアプローチは、非定常性を単純に無視し、その結果に驚き、IR)に文句を 言うことである。

これ以上ないくらい、いい言葉ですね。

よくやった、でもどうしよう？

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky#:

非定常性は、規則性の欠如ほど致命的ではありません。

規則性はどのように測られるのですか？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS#:

規則性はどのように測られるのですか？

相関性, エントロピー

他にもあるかもしれませんね。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky#:

相関性, エントロピー

他にもあるかもしれませんね。

どういうこと？相関性、エントロピー...

何を使って、いつ、なぜ？

インターネットでは、観測で日付にずれがある場合がイレギュラーと定義されていますが、それ以外はどういうことでしょうか？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS#:

意味？相関性、エントロピー...

何を使って、いつ、なぜ？

ネット上では、観測で日付にズレがある場合がイレギュラーの定義になっていますが、それ以外はどういうことでしょうか？

しゅうき

[Dmytryi Nazarchuk]

Maxim Dmitrievsky#:

しゅうき

直線には「規則性」や「周期性」はないが、予測は可能である。多くの事例があります

非定常性が問題。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky#:

しゅうき

循環がない...

ループの和が複雑になることはあっても、通常の意味でのループは存在しない

[Maxim Dmitrievsky]

Dmytryi Nazarchuk#:

直線には「規則性」や「周期性」はないが、予測は可能である。多くの事例があります

非定常性の問題。

傾斜した直線は非定常であり、時系列がすべてである。

くだらないことを言うな、お前ら変な奴はどこから来たんだ？:D 話題を温めればいいんです。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS#:

循環がない...

じゅんかん

引用が非定常であることは明らかであり、それは我々が探しているサイクルである。