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 2747

 
Maxim Dmitrievsky #:
だから、バーのたびに着替える必要はない。

靴を履き替えるのは原則の問題だ。100年生きるモデルは必要ない。次のバーを低い誤差で予測できるモデルが必要なのです。次にエキスパート・アドバイザーが登場しますが、この予測には独自の問題があります。

 

正しい予測の価値さえもゼロになる可能性があることは、前述の通りだ。

私にとっては、予測の価値は誤りの確率だけでなく、教師自身にも依存する。

先生は次のバーを予測しているのか、それともトレンドを予測しているのか。

どの時間帯を予測しているのか、どの時間帯でトレードしているのか。

先生はどのような目標利益を予測しているのか?

先生とスプレッドの関係は?

ここで議論されていない質問がたくさんあります。

 
СанСаныч Фоменко #:

それは原則的で、原則的な再配線だ。100年生きるモデルは必要ない。必要なのは、次の小節の予測を低エラーで出すモデルだ。そしてアドバイザーが来て、この予測には彼ら自身の問題がある。

全く理解できない。EAのロジックは?
 
Valeriy Yastremskiy #:
まったく理解できない。では、カウンセラーの論理とは?

アドバイザーの論理は教師が決める。

しかし、新しいバーのたびに再学習することが基本です。非定常市場には「寿命」がないため、モデルの「寿命」時間という概念から離れつつあります。非定常性のため、「サンプル外」のテストはすべて無意味である。

 
では、新しいデータのエラーは何なのか?
そうでなければ、何のためにこんなことをしたのか?
 
mytarmailS #:

そうでなければ、このすべてのポイントは何ですか?

もう一度言う。詳しくは上に書いた。

 
СанСаныч Фоменко #:

もう一度言う。上に詳しく書いた。

覚えていますが、フィッティングエラー、つまりトレースサンプリングですね...。
その次のロウソクの誤差は何ですか、テストは。
 
СанСаныч Фоменко #:

それは原則的で、原則的な再配線だ。100年生きるモデルは必要ない。必要なのは、次のバーの予測を低エラーで行うモデルだ。次にエキスパート・アドバイザーが登場しますが、この予測には独自の問題があります。

モデルは長生きしないことが多いからだ。しかし、私は、少なくとも1年以上の間隔で、モデルの劣化が遅く、追跡が容易で、一定の再トレーニングを行わないオプションを見つけたい。

私は、強化学習に関する片腕バンディットやボットを書いたことがある。要するに、これらは同じ病気に罹患しているのだ。適応が遅いか、再構築の頻度が高すぎてエラーが蓄積されるかのどちらかである。

私はいつもモデルにスプレッドを入れている。スプレッドがなければ、コミッションも機能する。

たとえ1~5ラグで増分のクラスタリングが行われたとしても、スプレッドがなければうまくいく。つまり、主な魚はミクロレベルにある。しかし、それは理解できる。彼らは常に有毒なTCとして禁止されているという事実。
 
СанСаныч Фоменко #:

カウンセラーの論理は教師が決める。

しかし、新しいバーごとに繰り返しトレーニングを行うことが基本である。非定常性市場には「寿命」がないため、モデルの「寿命」時間という概念から離れつつある。非定常性のため、「サンプル外」のテストはすべて無意味である。

私は、すべてのバーで、そして例えば非定常ティックでさえトレーニングすることに異論はありません。しかし、トレーニングの構造を完全に理解しているわけではありません。EAロジックは別のトレーニングなのでしょうか、それとも各バーのトレーニングの一部なのでしょうか?それは最初のトレーニングの尾のようなもので、何尾、またはトレーニングの段階ですか?

 

トピックについて)

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聖杯ではなく、そのような普通の - Bablokos!!.!

アレクシーNikolayev、2022.09.16 16:28

さて、数学者は新しい記号や古い記号の新しい値を発明することに非常に強いです。数学の文章を読む際の主な問題は、著者ごとに異なる表記体系に同化することである。そして理論物理学者のテキストは全く読む ことが できない 。したがって、もし数学的表記法に「真の」意味があるとしても、それは誰にもわからないのである)。


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