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 2840

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Maxim Dmitrievsky #:
ラベル付けされたデータセットがあり、そのラベルにできるだけ近いものをトレーニングしたい。もし別の基準を取ったら、これらのラベルは重要でなくなるのか？

すると、学習プロセスは完全に戦略を変えてしまう
TSのロバスト性は、AOの良し悪しや特定のテストツールの問題ではなく、評価基準の選択の問題である。AOのせいでもテスターのせいでもない。クライテリオンが悪いのだ。
 
Andrey Dik #:
悪いのは基準だ。
問題文のことですか？
 
先生と一緒に学ぶということは、特定の結果を得て、新しいデータで結論を検証したいということを意味する。そこにカスタム基準を押し込めば、それをチェックすることになる。そうすれば、ラベルをまったく用意することなく、ランダムにラベルを貼ることができる。

以上、Metro exodusをプレイしてきます。今まで以上に関連性がある。
 
Maxim Dmitrievsky #:
私の頭では想像がつかないのですが...ラベル付きのデータセットがあり、このラベルにできるだけ近い状態でトレーニングを行いたいのです。もしラベルに関係のない別の基準を取ったら、これらのラベルは重要でなくなるのか？

すると、学習プロセスは完全に戦略を変えてしまう。カスタム基準へのカスタマイズされた適合が得られる。

そこがポイントで、私たちは古典的なMOで一般的な最適化（学習）から少し離れている。より広い意味での最適化（例えばMT5のような）に向かっているのです。しかし同時に、MOで使用されるモデルのパワーと柔軟性を維持したいと考えています。

MT5の最適化とMOのアプリケーションの間のコンセプトのギャップにいつも戸惑っています。中間的なアプローチの選択肢があるといいのですが。

 
Andrey Dik #:


まるで、フォメンコは言われていることを聞いていないかのようだ。私はすでに何度も、テスターは収益性や将来的にTSが利益を上げられるかどうかに影響しないと言ってきた。テスターはツールであり、それ以上のものではない。最適化アルゴリズムはツールであり、それ以上のものではない。お金を稼ぐためのシャベルの「成功」を議論するようなものだ。

そう、聾唖者と盲人の会話である。

私は、金融市場は定常的なものではないので、基準とともに最適化する必要はないと書き、あなたは私が最適化について何か理解していると書いている。


錬金術師は数百年前からあらゆるものを金に変えてきた。

 
Aleksey Nikolayev #:

ポイントは、古典的なMOで受け入れられているタイプの最適化（トレーニング）から少し離れてきているということです。より広い意味での最適化（例えばMT5のように）に向かっている。しかし同時に、MOで使用されるモデルのパワーと柔軟性を維持したいと考えています。

MT5の最適化とMOのアプリケーションの間のコンセプトのギャップにいつも戸惑っています。中間的なアプローチの可能性があればいいと思う。

まあ、この形であれば可能だ
 
mytarmailS #:
ミッション・ステートメント
イエス
 
Andrey Dik #:
評価基準が適切であればあるほど、新しいデータに対するモデルの挙動も適切である。AOのせいでも、テスターのせいでもない。基準が悪いのだ。

TSのロバスト性は評価基準とは何の関係もない。なぜなら、評価基準はまさに1つだからである。しかし、後者は予測変数のセットと特性に依存する。

 
СанСаныч Фоменко #:

そう、耳の聞こえない人が目の見えない人に話しかけるのだ。

私は、金融市場は定常的なものではないのだから、基準による最適化は必要ないと書いた。

あなたは実際、最適化も行っている。あなたは「サインの定常性」という基準を作り出し、その基準に従って最適なサインを選んでいる。それは歴史上の最適化と同じだが、横顔の最適化である。

サンサニッチ・フォメンコ#:

TSの頑健性は評価基準とは何の関係もない。なぜなら、評価基準はまさに1つだからである。しかし、後者は予測変数のセットと特性に依存します。

ここで、TSの頑健性の基準を考案し、それに従って最適化することが絶対に必要である。）
 
Aleksey Nikolayev #:
ここで、TSのロバスト性の基準を考案し、それに従って最適化することが絶対に必要である。）

最適化」という言葉に対する一部の同志たちのアレルギーが理解できない。

最適化とは、ロバストな モデルの最適解を見つけるプロセスだと考えるべきだ。もしモデルがロバストでなければ（評価基準が弱ければ）、よく言われるように「鏡のせいにするな」（最適化のせいにするな）。

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