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 2988

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よし、これを終わらせよう
 
Maxim Dmitrievsky #:
様々なツッコミやシャプレットに基づくことは、金融市場では通用しない。好むと好まざるとにかかわらず。

ですから、これらの方法を他の予測因子を補完するものとして使えば、もしかしたら数パーセントのプラスになるかもしれません。

 
Aleksey Vyazmikin #:

だから、もしこれらの方法を他の予測因子の補完として使うのであれば......もしかしたら、2、3％のプラスになるかもしれない。

それは何も+2%ではないだろう)
非効率性を見つけるのは、シグナルやパターンを見つけるよりも難しいので、ここではちょっと無理だ。
 
Maxim Dmitrievsky #:
何もない+2%になる)

ーちなみにー ところでー、ー ところでー ところでー ところでー ところでー ところでー ところでー ところでーこのー

 
Aleksey Vyazmikin #:

ちなみに、価格よりも予測要因の方がより定常的である可能性があるため、これらの方法を適用する価値はあるかもしれない。

しかし、非効率性を探すことはシグナルやパターンを探すことではない。形而上学的なものだ。そのためには別の双曲線が必要だ。
 
Maxim Dmitrievsky #:
しかし、非効率性を探すことはシグナルやパターンを探すことではない。それは形而上学的なものだ。そのためには別の種類の双曲面が必要だ。

すべては目標と目的次第だと思う。私は莫大な予算を必要とするような目標は設定しない。ランダムな発見は実験の中でしか起こらないしね

 
Aleksey Vyazmikin #:

だから、これらの方法を他の予測因子を補完するものとして使えば、数パーセントのプラスになるかもしれない。

例えば、5％のMOEアドバンテージがある場合、5％の2％を加えて合計5.1％とする。計算時間とシステムの複雑さが大幅に増加する。

 
ビデオの中で彼は、より多くの異なる予測因子を投入すれば、手口は自ずと解決すると言っていた。どうやら彼は、入力のゴミ＝出力のゴミということを知らないようだ。最近グレフでさえこの言葉を引用している。
しかし、おそらく溶接の欠陥に起因するガス渦には破片はないのだろう。だから、この特定の例では、すべての変換が彼のために働くだろう。
 
Forester #:
ビデオの中で彼は、 、より多くの異なる予測因子を投入する必要があり、そうすればMOは自ずと解決 する、と言った。 どうやら彼は、入力にゴミがある＝出力にゴミが ある ということを 知らないようだ。 しかし、おそらく溶接の欠陥によるガスの渦にはゴミはないだろう。だから、この特定の例では、すべての変換が彼のために動作します。

一番悲しいのは、自分が何を無意味なことを話しているのか気づいていないことだ...。

 
Aleksey Nikolayev #:
°ラジオ・アマチュアの°季節の°の。、ーここでもーもーもーもーもーもーもーもーもーもーもーもーーもーーーーーーーーー

デジタル教育環境はー))))

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