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 3096

 
Forester #:
ーきれいなー収支ーー) このーこのーこういうーこのーこのーこのーこのーこのーこのーこのーこのーこのーこのーこのーこのーこのーー年ーー

年以上同じようなーなー、ーー、ーー、ー今のーーーー、ーーー年、ーーー、ーー年、ー年ーー

それを読んで(すでに前にリンクを与えた)、それは少なくともチャットする人になります。ー ハンドブックはームになっている。ータはータがータはータがータはータがータのータがータのータがータのータこのータのータがータのータこのータのータスケールータスケールータスケベータスケベータ

ー "packages "を使わない。フレンドリーなー。

ーSanychはー理不尽なーデタラメをー。

裏話は前回の記事「メタモデル...」から始まり、その中で私はモデルエラーを修正するために使うことにした。ータモデル...。そして、コズル推論もほぼ同じことで、モデルを改善する他の適切な方法がまだないことを知った。

Метамодели в машинном обучении и трейдинге: Оригинальный тайминг торговых приказов
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Maxim Dmitrievsky #:

同じようなものを1年以上持っているが、まだ合併していない。

まだ合併はしていないけど 同じようなものを1年以上持っている。ハンドブックはとてもクールだ。特に第22節のチェルノジュコフのアプローチの説明。

サンシュは理不尽なデタラメを言っている。

ビデオは印象に残らなかった。広告が客に与える影響(待遇)が、客の行動を変え、例えば店の収入を変える---取引にどう関係するのかがよくわからない。私たちが市場で取引する参加者に何らかの影響を与えることができるわけではないのだ(通貨を揺さぶる10億ドルを持っていて、そこから自分の待遇の影響を評価するのでない限り)。
私たちのお金で私たちが影響を与えることができるのは、私たちの残高だけです。来場者(これは後で比較される)の部分には影響を与えません - 私たちは取引をしない、すなわちバランスの変化を持たないことができます。
これがビデオを見て最初に思ったことだ。そのため、私は興味がなかった。

しかし、あなたのバランスは興味深い。このメソッド全体をそのまま適用するのではなく、別々の要素を取り入れている可能性もある。

だから、まだ読んでみるつもりだ(たぶん、仕事の合間に1週間以内に読めるだろう)。

 
Maxim Dmitrievsky #:

前回の記事「モデルのメタ...」で、モデルの誤差を使ってモデルを調整することにしたところから裏話は始まった。その後、いろいろと書き直した。そして、コズル推論もほぼ同じことで、モデルを改善する適切な方法が他にないことを知った。


のフレンドリーなフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーなー。

 
Forester #:

このビデオは印象に残らなかった。広告が顧客に与える影響(待遇)が、彼らの行動を変え、例えば店の収入を変える---取引にどう関係するのかがよくわからない。私たちが市場で取引する参加者に何らかの影響を与えることができるわけではないのだ(通貨を揺さぶる10億ドルを持っていて、そこから自分の待遇の影響を評価するのでない限り)。
私たちのお金で私たちが影響を与えることができるのは、私たちの残高だけです。来場者(これは後で比較される)の部分には影響を与えない - 私たちは取引をしない、すなわちバランスシートの変化を持たないようにすることができます。
これがビデオを見て最初に思ったことだ。そのため、私は興味を持てなかった。

しかし、あなたのバランスは興味深い。変更なしでメソッド全体を適用するのではなく、別々の要素を取ることが可能です。

だから、私はまだそれを読むつもりだ(多分、私は仕事の合間に、1週間以内にそれをすることができるだろう)。

計量経済学では、因果推論に同じトリットメントの概念が使われる。効果とは、任意の孤立変数として定義される。どのような属性でもトリメントと宣言し、それが予測にどのように影響するかを見ることができます。つの変数がトリテントになり、残りは厄介なパラメータになります。このような定義は暗記するのは難しくないと思う。

 
Forester #:

モデルのエラーは、最初のツリー以降のすべての新しいツリーで、あらゆるブーリアンによって修正される。
おそらく、コスール推論というよりも、エラー修正を洗練させることが重要なのでは?

ブースティングはノイズに対するオーバーフィッティングです。そして、ここでの反対の目標は、オーバーフィットがないことです。オーバーフィットがなければ、簡単に言えば因果関係がある。

 
Maxim Dmitrievsky #:

ブースティングはノイズに対するオーバーフィッティングである。そして、ここで逆に問題になるのは、オーバーフィッティングはあってはならないということだ。オーバーフィッティングがなければ、簡単に言えば因果関係がある。

いい問題だ。読んでみて、面白いところ、不明なところがあれば質問します。
 
Forester #:
課題はいい。読んでみて、興味深いことや不明なことがあれば質問する。

トピックは単純ではなく、通常のMOの概念とは異なります。統計学とMOの接点がある。私自身、まだすべてを学んだわけではありません。

最初から飛ぶことはないでしょう。

 
Maxim Dmitrievsky #:

同じようなものを1年以上持っているが、まだ合併していない。

まだ合併はしていないけど 同じようなものを1年以上持っている。ハンドブックはとてもクールだ。特に第22節のチェルノジュコフのアプローチの説明。

パッケージ」は一切使わず、すべて自分で書いている。だからパイソンを怖がらないで。

Sanychは理不尽なたわごとを言っているのだから。

ー前回「ー「ーメタモデルー...ーでーでーモデルエラーをーでー修正するためにーにー。それからいろいろと書き直した。、フレンドリーなフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリー

私が言ったことの意味を理解しようとしない幼稚な犯罪もあるが、それは(意味としては)平凡なものだ。記事の中で私が個人的に5~6年前に行った発見として紹介されていることはすべて、その当時私は発見者ではなく、私の前に咀嚼され、咀嚼されたものなのだ。ー本当に、、、、、、、、、はー、ーこのー、ー、ー、ーこのー、はー、ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

もうやめよう。

Can you show here at the code level the meaning of"kozool inference" with predictors, target, model, estimation and other "newness" or whatever?これは「コズール推論」の 方向性の新しさの証明になるだろう。この記事はそのような証明ではない。

 
СанСаныч Фоменко #:

この記事で私が5~6年前に個人的に発見したこととして紹介されていることはすべて、その当時は私が発見者ではなく、私より前に咀嚼され、咀嚼されていたことなのだ。I really did not know that it was "cajual" and did not introduce new terminology on trivial things.

忘れてくれ。

Can you show here at the code level the meaning of"kozool inference" with predictors, target, model, estimation and other "newness" or whatever?これは「コズール推論」の 方向性の新しさを証明するものであり、この記事はそのような証明ではない。

何か理解できないことを発見しましたか?そして、さらに説明を求める。私はトレーニングコースは運営していない。フレンドリーなフレンドリーなフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリー。私は自習のための十分なソースを与えていないのですか?Should I recount dozens of pages maybe in 2 words, or better yet throw a bag at you?

私は悪気はないし、何も悩んでいない。ただ、あなたが私に何を求めているのか理解できない。ータはータはータがータはータはータはータはータはー:)


You called it a branch of statistics (not me) - kozul inferens.、、ーkozul inferensー あなたは、ーそれを、ー受け入れるか、続けるか、ー無意味な続けるか。

 
Maxim Dmitrievsky #:
理解できないものを開けたのか?そして今、あなたは説明を求めている。私はトレーニングコースは運営していない。記事に対するあなたのコメントはとりとめのないもので、これ以上ここで議論することはない。私は自習のための十分なソースを与えていないのですか?何十ページもある記事を2文字で説明するべきか、それともバッグを投げつけるべきか。 。

私は悪気はないし、何も悩んでいない。ただ、あなたが私に何を求めているのか理解できない。あなたにはあなたの世界観があるのだから、私はそこに新しい知識を織り込まなければならないのですか?:)


あなたはそれを統計学の一分野と呼んだ(私ではない)。それを受け入れるか、無意味な質問で自分や他人を苦しめ続けるかだ。

ありがとう、分かったよ。具体的な例は、"空白を取る "ではないだろう。

理由: