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 2841

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Andrey Dik #:

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。

最適化は最適 解を 見つけるプロセスと考えるべきだ。

厳密な定義ではないし、もし探索プロセスがモデルの中になければ、それは最適化ではないのでは？)

例えば、私は最適化ツールを使ってコードを作成する。

最適化とは、「選択された有用性の基準に従って、観測不可能なパラメータを数学的に探索すること」です。

こんな感じ

 

ユーロバックスをインジケーターなしでちょっと取引してみることにした。

マイナスは1つもないし、エントリーは正確だ。つまり、私はまだマーケットをある程度理解しているということだ。

しかし、外から自分自身を分析し、どのように分析し、どのように決断を下すか、などなど...すでにMOの初期レベルでないことが明らかな私には、このようなことをマシンに組み込む方法が想像できません...。

 
アレクセイの指摘を拡大解釈しよう。インプットには過去のデータしかない。歴史上、理想的なシステムは、利用可能なデータのすべての動きを "記憶 "することだろう。これは補間という作業であり、過去のデータを完全に記述する関数を選択する。このような関数は無限に存在する。歴史の深さが増すにつれて、そのような関数は少なくなり、見つけるのが難しくなっていくだろうが、利用可能な歴史を超えると、残りの関数の99％は空に向かって指をさしていることになる。私たちは残念ながら、歴史の外側の領域に興味がある（外挿）。自己相関の チェック、フーリエスペクトルの構築、様々な統計などである。しかし、複雑なシステム（カオス、PRNG、暗号化された信号）を扱っている場合、これらの方法は効果がない。私たちに残されたのは、将来と過去のデータを近似的に記述する関数（近似関数）を見つけようとすることだけである--クロスバリデーション、複数のペアでのテスト、その他の間接的な方法によって。そしてここで、古典的なTSとNSは、間接的な方法によってある関数の係数を見つけるという最適化において多くの共通点があるという結論に達する。この目的のために、NSはскоや分散などの最小化を用いる。しかし、トレーディングでは、利益の最大化、ドローダウンの最小化など、他の基準がより好ましい。大体において、問題を解く方法（NSであろうとなかろうと）に関係なく、すべては近似関数の係数を見つけることに帰着する。その後、ストップ、テイクアウト、MM、PMなどのロジックが追加される。
 
純粋に技術的なことを言えば、すべてを調べても適切な最適化面を見つけることはできない。そして、すべてが多ければ多いほど、可能性は低くなる。最適化はこの問題では何の解決にもならない。

最適化をやめて、パターンを探せ」。

クリーン。技術的には。できない。最適化によって適切なTCを見つける。

だから、新しいデータで一致しないプラトーやピークは勝手に落ちる。無意味なことをしなければ、単純にそのような問題はない。
 
fxsaberは取引システムを設計する 際、どのような属性を使っていますか？
 
Maxim Dmitrievsky #:
プラド：「最適化をやめてパターンを探せ

純粋に形式的に考えれば、この論理はいい加減だ。最適化は常に、あるモデルの中で、そのパラメーターを見つける方法として行われる。つまり、あるモデルは常にすでに見つかっているのだ）。

彼が言っているのは、どんな最適化アルゴリズムも悪いモデルを修正することはできないという事実であることは明らかだ。問題は、良いモデルと悪いモデルをどうやって区別するかということです。もし先験的な知識がなければ（例えば、fxsaberがどのようなモデルを使っているかを調べることができます😆）、事後的な手法に頼らざるを得ません。）

 
Aleksey Nikolayev #:

純粋に形式的に考えれば、論理はいい加減だ。最適化は常に、あるモデルの中で、そのパラメーターを見つける方法として行われる。つまり、あるモデルは常にすでに見つかっているのである。）

彼が言っているのは、どんな最適化アルゴリズムも悪いモデルを修正することはできないという事実であることは明らかだ。問題は、良いモデルと悪いモデルをどのように区別するかということである。もし先験的な知識がなければ（例えば、fxsaberがどのようなモデルを使っているかを調べることができます😆）、事後的な方法に頼らざるを得ないでしょう。）

私は知識がないので、他の人のアプローチについて議論することはできない。しかし、私自身の経験に基づくと、うまくいったことはインターネットで見つけたか、私自身の推論を通じて見つけ、インターネットで確認した。私のトレーディング・キャリアの全歴史を振り返ってみると、最適化された戦略はおそらく2つで、どちらも平均値に対するリターンで、そのうちの1つはマーチンで、何かを稼いだが、長い間ではなかった :)。また、最適化を試みたストラテジーはかなりたくさんありましたが、最終的に2つだけで、しかもあまり良いものではありませんでした。

そのうちの1つは、純粋に下落相場でずっと1500％を稼ぎ、相場が変わったときに合併しましたが、資金は利益とともに引き出されました。2つ目はもっと低かった。

そして、これは10年以上、もしかしたら15年かもしれないが、最適化を通じて一定／定期的な検索を行っている。

もちろん、私が愚かなだけで、彼はダルタニアンだと主張する人もいるだろうが、私はそうは思わない。
 
Maxim Dmitrievsky #:
私は知識がないので、他の人のアプローチについて論じることはできない。しかし、私自身の経験に基づいて、うまくいったことは、インターネットで見つけたか、私自身の結論を通して見つけ、インターネットで確認した。私のトレーディング・キャリアの全歴史を振り返ってみると、最適化された戦略はおそらく2つで、両方とも平均値へのリターンで、そのうちの1つはマーチンで、何かを稼いだが、長い間ではなかった :)。また、最適化を試みたストラテジーはたくさんありましたが、最終的に2つだけでした。

そのうちの1つは、純粋に下落相場でずっと1500％を稼ぎ、相場が変わったときに合併しましたが、資金が利益とともに引き出されました。2つ目はもっと低かった。

そして、これは10年以上、もしかしたら15年かもしれないが、最適化を通じて一定／定期的な検索を行っている。

もちろん、私が愚かなだけで、彼はダルタニアンだと誰かが主張することはできるが、私はほとんど信じていない。
14年目は落ち着いていて、下りは長かった。今は似たようなものだが、より短く、より予測不可能だ。
これは趣味であり、人生の一部なのだ（笑)。
 
Valeriy Yastremskiy #:
14年目は静かで、下りは長かった。今は似たようなものだが、より短く、より予測不可能だ。
これは趣味であり、人生の一部なのだ。）
まるで他の戦略があるかのように、そして部分的にはあるが、それらは決して最適化戦略には属さない。

当時、この2つのストレートは私に良い取引を与えてくれた。）
 
Maxim Dmitrievsky #:
私は知識がないので、他の人のアプローチについて論じることはできない。しかし、私自身の経験に基づいて、うまくいったことは、インターネットで見つけたか、私自身の結論を通して見つけ、インターネットで確認した。私のトレーディング・キャリアの全歴史を振り返ってみると、最適化された戦略はおそらく2つで、両方とも平均値へのリターンで、そのうちの1つはマーチンで、何かを稼いだが、長い間ではなかった :)。そして、最適化の試みはかなりたくさんあったが、最終的に2つの戦略だけで、それはあまり良くない。

そのうちの1つは、純粋に下落相場でずっと1500％を稼ぎ、相場が変わったときに合併したが、資金が利益とともに引き出された。2つ目はもっと少ない。

そして、これは10年以上、もしかしたら15年かもしれないが、最適化を通じて一定／定期的に検索している。

もちろん、私がバカなだけで、彼はダルタニアンだという意見もあるだろうが、私はそうは思わない。

最適化」という言葉は、私たちのフォーラムでは明らかな理由で評判が悪い。だから、どうにかしてその言葉から逃れたい、その言葉自体を使いたくないと思うのはよく理解できる。とはいえ、MOEモデルのトレーニングはほとんど常に最適化であり、歌から言葉を取り出すことはできない。

私は、誰かの感情を傷つけたり、人生について教えたり、ビジネスのやり方を説明したりしたいわけではありません）私は、metaquotesがMT5にMOを実装する際に、私の発言を考慮してくれることをかすかに期待して書いているだけです。

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