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 2740

[СанСаныч Фоменко]

Maxim Kuznetsov #:

そう、本当のディスカスは、最もダルタニゼーションの効いたダルタンを背景に見せることにあるのだ（言葉はほどほどに）:-)

結果が出ないからだ。方法を改善したり変えたりすることはできるが、結果は五分五分の石ころのようなものだ。

アドバイザーのレベルに達するには、力不足だ。しかし、モデルフィッティングエラーの結果は、8％から22％がフィッティングエラーで、フィッティングエリアとサンプル外ではほとんど差がない。

[JeeyCi]

СанСаныч Фоменко #:

以前、このスレッドに表を掲載したことがあるが、今手元にないので、私の考えを言葉で明確にしよう。

私が頼りにしているのは、予測因子と教師の相関という概念です。「連関」は、ほとんどすべてのMOEモデルに当てはめた予測変数の相関や「重要度」ではありません。後者は、予測変数がアルゴリズムで使用される頻度を反映するので、土星の輪やコーヒーのかすに大きな "重要度 "の値が与えられるかもしれない。予測変数と教師との間の "リンク "を計算できるパッケージが あり，たとえば情報理論に基づく．

というわけで、ここに掲載した表について一言。

その表には、各予測変数と教師との間の「つながり」の数値的推定値が含まれていた。ウィンドウが移動するにつれて、「連結性」の数百の値が得られた。特定の予測変数のこれらの値は変化した。私はそれぞれの "つながり "の平均とsdを計算した：

- 小さすぎる "結合 "を持つ予測子を分離 - ノイズ．

- 変動しすぎる "連結 "値を持つ予測変数を分離する．リンク "の値が十分に大きく，sdが10%未満の予測変数を見つけることが可能であった．

もう一度言うが，MOに基づくTCの構築の問題は，"link "の値が大きく，ウィンドウが移動してもsdの値が小さい予測変数を見つけることである．このような予測変数が、将来にわたって予測誤差の安定性を保証すると私は考えている。

パケットとは？

[СанСаныч Фоменко]

JeeyCi #:

どんなパッケージですか？

library("entropy")

classDist {caret}

これだけではありません。

[Renat Akhtyamov]

СанСаныч Фоменко #:

私は独自のアルゴリズムを使っている-それは多くのRライブラリよりもはるかに速い。例えば

library("entropy")

グラフを使うだけでいい：

すべてはこのスレッドに掲載されている。ウラジミール・ペレヴェンコの 記事には、すべてが体系的に概説され、コードレベルで噛み砕かれている。

それで、国家はどこにあるのか？

.......

[СанСаныч Фоменко]

Renat Akhtyamov #:

で、ステイスは？

.......

カウンセラーはいない。

そしてRの中には予想屋の名前があり、彼らが全てのポイントなのだ。

このスレッドで数年間、私は予想屋の対処を呼びかけてきた。結果はゼロ。そして、質の高い予測者がいなければ、手口は意味をなさない。

[Maxim Kuznetsov]

Renat Akhtyamov #:

で、ステイスは？

.......

何のために？

それは研究の対象でも最終目的でもない :-)

[Renat Akhtyamov]

нСаныч Фоменко #:

カウンセラーはいない。

そしてRには予測者の名前が書かれている。

このスレッドで数年間、私は予測者を求めてきた。結果はゼロだ。そして、質の高い予測変数がなければ、MOは意味をなさない。

金融市場では、インセンティブはお金です。

ご理解いただきたい

金融指標がなければ、インセンティブもない。

例えば、ここにモスクワの証券取引所があります。

(下のファイル、スクリーンショットが何らかの理由でここに収まらない、それはしたくない)

と外国為替。

現時点ではすべて

----

初歩的な、ワトソン !

アハハハハハ

[СанСаныч Фоменко]

Renat Akhtyamov #:

金融市場では、インセンティブはお金である。

ご理解ください

業績がなければインセンティブもない

今、私はそれを認識している。

[mytarmailS]

争いを止め、一つの目的のために団結するためにはどうすればいいのだろうか？

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:
争いをやめ、ひとつの目標のために団結するためにはどうすればいいのか？

私たちは互いに助け合い、間違いを認めることを恐れず、敬意を払う必要がある。