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 3014

 

その人は、私が理解するところでは、すべての同じ特定のライブラリを実行する環境/クラスタを作成することに失敗している。

では、なぜこの言及が非普遍性に関する発言に対するものなのでしょうか?

 
Aleksey Vyazmikin #:

私の理解では、その人は同じ特定のライブラリを実行する環境/クラスタを作成することはできない。

では、なぜこの言及が非ユニバーサリズムの主張に対するものなのか?

あきらめます、
時間と神経を使わせて申し訳ない。
ハリネズミと話しているようだ

 
mytarmailS #:
私は降参する、
神経をすり減らし、時間を費やして申し訳ない。
ハリネズミと話しているようだ。

もっと優しく建設的になるべきだよ :)

もしあなたが、どんなコードでもクラスタ化されていない別のコンピューターで実行するために転送できると主張するなら、具体的な例、つまり私のコードでそれを示してください。

そうすれば、私は喜んで感謝するだろう。

 
Aleksey Vyazmikin #:

それが、より優しく、より建設的であるための方法だ)

どんなコードでも、クラスター化されていない別のコンピューターに移動して実行することができると主張するなら、具体的な例、つまり私のコードでそれを示してください。

そうすれば、私は喜んで感謝するだろう。

100$
 
mytarmailS #:
100$

素晴らしいが、上に書いた現在のコードに少し手を加える必要がある。

フリーランスの仕事を始めるべきでしょうか?

 
Aleksey Vyazmikin #:

素晴らしいが、上に書いたように現在のコードに少し手を加える必要がある。

フリーランスの仕事を始めるべきか?

微調整なし
 
mytarmailS #:
ったな。

なぜですか?

 

葉については、ここで2014年から2019年のデータを淘汰し、古いEAを掘り起こした。2020年に何かを捨てたかもしれない(覚えていない)ので、2021年+2022年1ヶ月でテストした。

各シートの利益状況は以下の通り。平均値は-14ルーブル。48%はポジティブな結果を示している。

2021年のベストリーフのグラフ

以下は、葉の追加順のバランスである。

明らかな傾向が見られますが、これはツリーを構築する際のルート予測子の選択ミスを示している可能性が高いです。

遺伝学には100,000世代あり、それぞれがツリーを構築/変化させていることを思い出してほしい。その後、私はサンプルからルート予測因子を削除し、このプロセスを繰り返します。記憶が確かならば、私はこのようなサイクルを100回ほど繰り返しました。今どのトレーニングサイクルからトレンドが生まれたかをすぐに判断することはできませんが、この情報は後で-反省のために-得ることができます。

 

各シグナル・シートのフィルターとして、さらに4つのシートがコードに含まれていることがわかった。)そこで、それらを消して、今はチャートを繰り返している。

これが各シートの利益状況だ。平均値は+34ルーブル。50%はプラスの結果を示して いる。

利益によるベスト

そしてすべての葉のバランス

こちらも傾向はあるが、状況は良くなっている。

葉がフィルタリングのために非常に定性的に選択されていないことが判明した。

 

一枚の板が木よりもうまくいくことがあるように?

最低でもTC

理由: