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 3045

[Forester]

Andrey Dik #:

異なる史跡のテストにおけるFF値の標準偏差が低いほど良い。

もう少し詳しく教えてください。あるいは例を挙げてください。どの値、どのFFですか？

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:

試してみる

そして、コンソールの出力を英語に変えた方がいい。そうすれば、普通に問題をググることができるようになる

https://www.google.com/search?q=package+is+not+available+(for+r+version+)+how+to+install&oq=pac&aqs=chrome.1.69i57j35i39j46i340i433i512j0i512l3j0i131i433i512l2j0i512l2.4701j0j15&sourceid=chrome&ie=UTF-8

インストールしたが、まだ動かない。

> abline(h = 0,col=2,lty=2)
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1: replacing previous import ‘lifecycle::last_warnings’ by ‘rlang::last_warnings’ when loading ‘tibble’ 
2: replacing previous import ‘lifecycle::last_warnings’ by ‘rlang::last_warnings’ when loading ‘pillar’ 

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[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Vyazmikin #:

インストールしたが、まだ動かない。

いいえ、絵を描きました

[Andrey Dik]

Forester #:
詳しく説明していただけますか？あるいは例を挙げてください。どのような価値観、どのようなFFですか？

戦略のための個々の。

例えば、大雑把に言えば、FF-バランスを選択し、異なるパラメータで歴史の異なる部分についてテストを行う。

例えば、月ごとにバランスをとる：10, 1000, 200, 8000, 9000, -5000: 悪い。

月別残高の例：1000、1100、1500、800、900、950：良い。

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Vyazmikin #:

いや、絵を描いたんだ

ほとんど全部プラスになったよ。不思議なランダム性だ :)

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

いや、絵を描いたんだ

明らかに何かが間違っている。すべてが警告になっている......すべてのパッケージをアップデートするか、何かしてくれ。

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:

明らかに何かが間違っている。すべてがワーニングになっている......すべてのパッケージをアップデートするか何かしてくれ。

そのためのボタンはありますか？

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Vyazmikin #:

そのためのボタンはありますか？

ボタンは見つけましたが、質問を書いています。1つのボタンですべての質問に肯定的に答える方法はありますか？

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

ボタンは見つけたのですが、質問が書かれています。1つのボタンですべての質問に肯定的に答える方法はありますか？

そう思います。

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:

簡単に言えば、統計的有意性で一つのTCを評価すれば、それは良いということだ、

度あるTSの度あるTSの度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度あるTS度ある

何か誤解しているのだろうか？

あなたはすべてを正しく理解しています。わかりやすくするために2つの取引統計を比較してみましょう：

1）それは単に1つの取引口座で1つのTSを取引した結果として得られる。

2) 多くの取引口座が開設されている。ー半数がー半がー。The losing accounts are closed, and the remaining accounts are repeated until there is only one account without losses, and then the steith of this account is taken for comparison.

2回目の状態は、ほとんどの場合、1回目の状態より良くなる（どんな指標でも）。

It is clear that this is an extremely bad variant, but the selection deception can be clearly seen here.多くの場合、この欺瞞は隠蔽され、むしろ自己欺瞞となる。