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 2607

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Aleksey Nikolayev #:

毎年コンスタントに稼いでいる人がいることが証明されたと仮定しても（これには問題がありがちだが）、それが同じアルゴリズムによって行われていることを証明することがどのように見えるのかさえ、まったく不明である。お言葉に甘えて」「言ってみただけ」ではなく、もっと有意義な選択肢を用意してほしい。

市場には安定した特性があります。安定した取引行動は、それらから得られる。その挙動を利用した安定したアルゴリズムが、そこから導かれる。

例えば、rts先物の取引は毎日午前10時に開始された。そして、その周辺には、いくつかの根強いアルゴリズムが食い込んでいました。
(現在ではそうではなくなっており、修正が必要です）
 
secret #:
市場には安定した特性があります。安定した取引行動は、それらから得られる。この挙動を利用した安定的なアルゴリズムが追随できる。

例えば、RTS先物の取引は毎日午前10時に開始された。そして、この周辺には、いくつかのスタンディング・アルゴリズムが食い込んでいました。
(これはもはや事実ではなく、訂正が必要である）。

黄色でハイライトされたもの - 履歴上で特定されたパターンに基づいて取引結果を実質的に完全に記述したもの）すべてがすぐに壊れるという必要はないが、ほとんど常に「今はそんなことはない」のである)

 
Maxim Dmitrievsky #:

こんな疑問があります。

2つのモデルを使用します。一方は「買う」「売る」、もう一方は「取引する」「取引しない」を予測する。

まず、1つ目のモデルを学習させ、そのモデルの予測が悪いところを見て、これらの例を「取引しない」、その他の良い例を「取引する」とマークし、これを2つ目のモデルに教え込みます。

1つ目のモデルは訓練エリアだけでなく追加エリアでもテストされ、2つ目のモデルは両方のエリアで訓練されます。

これを数回繰り返し、同じデータセットで両モデルを再トレーニングする。サンプルで徐々に結果が良くなっていく。しかし、コントロールサンプルではそうとは限らない。

これと並行して、すべてのパスについて累積した不良取引のログを保存し、「取引しない」ためのすべての「不良」取引を第2モデルの学習のために収集し、すべてのパスについて不良取引のコピーが多いほど、それらを「取引しない」としてマークする機会が増えるという特定の原則に従ってフィルターにかけます。

例えば、各日付ごとに、すべての反復学習において、ある量の悪い取引が蓄積され、この量が閾値（平均、平均）を超える場合、それらの取引は「取引しない」とマークされます。残りの取引はスキップされます。そうでなければ、多くの学習反復がある場合、すべての取引を除外することが可能です。

coefficientで出力時のトレード数を 調整することができ、値が低いほど多くのトレードがフィルタリングされます

...この辺でもう書き飽きた．

このようなモデルの組み合わせをどのように改善すれば、新しい独立したプロットでの結果を向上させることができるのでしょうか？
なぜこのようなことができるのか、何か哲学的なものがあるのでしょうか。その他、再トレーニングのたびにモデルが自然に改善（誤差が減少）していくのですが、フィット感をなくすにはどうしたらいいのでしょうか？

イラストはこちらグラフは3つのパートに分かれています。最後の1枚は1号機、最後から2番目の1枚は2号機、最初の3枚は試験用のサンプルです。当然、最後のセクションが最も良く、最初の3分の1が最も悪くなる。

ここでは、不良取引のログを使用して、両方のモデルを15回反復して再トレーニングしています。

正直なところ、スキーム全体が非常に洗練されているように見えるので、外部から来た人が何か意味のあることを言えるとは思えません。

1）ブースティングとの関連もあり、連続する各モデルが前のモデルの誤差を改善しようとする。

2) あらゆるケースに対応できる複雑なモデルを作ろうとするのではなく、トレード/ノットトレードの原則に則ってシンプルなモデルをいくつか作るというアプローチが良い。買い」と「売り」の2つを作ることができます。上昇したら買う」「 下降したら買う」「 下降したら売る」「 上昇したら売る」の4つがあってもいい。 もしかしたら、もっと多くのバリエーションが生まれるかもしれません）そして、それらを何らかの方法で組み合わせることができます。ここでも、あらゆる種類のクリエイティブなオプションが可能です）。

 
Aleksey Nikolayev #:

黄色くハイライトされているのは、歴史上で確認されたパターンに基づくトレードの結果をほぼ完璧に描写したものです) 必ずしもすべてがすぐに壊れるというわけではなく、「今はそうではない」ことがほとんどです)

開場時間が延期になりました。そして、この事実は事前に知られていた。
 
Aleksey Nikolayev #:

すべてがすぐに壊れるということはないのですが、「今はそんなことはない」ということがほとんどです（笑)。

徐々に詭弁に陥っているのではと思い始めていたのです。永遠」のパターンがあると主張することではありません（いずれ太陽も確率1で消えてしまいます）。要は、寿命が長くて自分に有利になるような法律があるということです。そして、その「寿命」は通常、採掘の複雑さや開発の技術的複雑さ（CPTなど）に正比例します。経験上、ある程度の注意を払えば、数ヶ月/数ヶ月が妥当であることがわかります。

 
Доктор #:

徐々に詭弁に陥っているのではと思い始めていたのです。永遠」の規則性がある（いずれ太陽は確率1で消滅する）とは言い切れないのだ。要は、寿命が長くて自分に有利になるような法律があるということです。そして、その「寿命」は通常、採掘の複雑さや開発の技術的複雑さ（CPTなど）に正比例します。経験上、ある程度の注意を払えば、数ヶ月/数ヶ月が妥当であることがわかります。

異存がない

また、交換機のために、クリアリングの前に何らかのアルゴリズムを実行するプログラムを書きたいと思っています。

が、書くのに疲れたようです。

 
Aleksey Nikolayev #:

黄色くハイライトされているのは、特定されたパターンに基づく取引結果をほぼ完璧に表現したものです) すべてがすぐに壊れる必要はありませんが、ほとんどの場合「今はそうではない」のです)

先ほどの例が気に入らないのであれば、毎日が昼、夕方、朝、また昼という事実に基づく取引アルゴリズムが狭い界隈では広く知られています。
しかし、もし地球が自転のアルゴリズムを変更したら、この取引アルゴリズムも調整しなければならない)
 
Доктор #:

徐々に詭弁に陥っているのではと思い始めていたのです。永遠」の規則性がある（いずれ太陽は確率1で消滅する）とは言い切れないのだ。要は、寿命が長くて自分に有利になるような法律があるということです。そして、その「寿命」は通常、採掘の難易度や開発の技術的複雑さ（CPTなど）に正比例しています。経験上、ある程度の注意を払えば、数ヶ月/数ヶ月が妥当なところでしょう。

実は、そのような希望を持って、私たちはここに集まっているのです。ただ、この希望が現実の認識をゆがめないようにと願うばかりです。

希望は良い朝食であるが、悪い夕食である)

 
Aleksey Nikolayev #:

黄色のハイライトは、履歴で見つけたパターンに基づく取引結果をほぼ完璧に描写したものです)すべてがすぐに壊れる必要はなく、ほとんど「今はそんなことはない」のです)。

別の言い方もできますね。MOを使うと、絶対に安定しない。なぜなら、市場のプロセスを利用するためには、それを知る必要があるからです。
つまり、カーバフィジックスからではなく、市場構造の研究から始めるということです。
 
secret #:
先ほどの例が気に入らないのであれば、狭い世界では、毎日が昼、夕方、朝、そしてまた昼という事実に基づく取引アルゴリズムが広く知られています。
しかし、もし地球が自転のアルゴリズムを変更したら、この取引アルゴリズムも調整しなければならない)

このアルゴリズムでは、春と秋に収益性と資本強度が大きく向上すると言われている)

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