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 3119

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そういうことなんだ。最初に見た画面でわかった。昨日の午後3時から4時の間。


 
Forester #:

そういうことなんだ。最初に見た画面でわかった。昨日の午後3時から4時の間。

新しいアバターができたよ。

;)

 
Forester #:
いいえ、このトピックについて特別に研究したことはありません。手動で取引しようとした時に、成長が遅かった後に一気に下落したことを思い出しました。おそらく、私の預金を使い果たしたので、感情的に記憶されたのでしょう。すべてがイーブンであることを排除するものではありませんし、その逆もまた然りです)))
通貨では、その差は不等価の通貨間である可能性がある。しかし、長い期間にわたって多かれ少なかれ等価の間にはありません。その上、相場を逆転させることも可能である。株式と株価指数は異なる）。
 
Evgeni Gavrilovi #:

キャットブーストがある。

モデル.get_feature_importance(type=catboost.EFstrType.Interaction)

予測変数（入力データ）の関係を指定する方法が見当たりませんでした。もっと正確に教えてください。


予測変数の重要度は、どのモデルでも全く話題になりません。

 
Forester #:

そういうことなんだ。最初に見た画面でわかった。昨日の午後3時から4時の間。

こちらは逆で、伸び悩んだ後の爆発的な上昇......。

またはm1に近い。

つまり、主観的なものなのだ。

 

構文解析器とBNF形式（Backus-Naura Form）に詳しい方

ったな

 

素晴らしいアイデアがある。

クマとウシと呼ばれる2匹の滑る平均を取るんだ。

ベアを青、ブルを茶色にする。

だから、彼らを混乱させないように、素晴らしい結果が出るまで、この市場を上下に追いかけるのだ。

ポリーナ・ズロトワ

ティックを使う。そして、MT5取引アナライザーのティックだけを使う。

 
Lorarica #:

ったな。

ベアとブルと呼ばれる2つの滑りやすい平均を取るのだ。

ベアを青、ブルを茶色にする。

両者を混乱させないように、素晴らしい結果が出るまで、この市場を上下に競わせるのだ。

ティックを使用。そして、MT5取引アナライザーからのティックのみ。

滑るやつじゃなくて、滑るやつを使って。

 
СанСаныч Фоменко #:

予測変数（入力データ）の関係を指定する方法が見当たりませんでした。ー具体的に

度重なる関係です。


 
Evgeni Gavrilovi #:

交流こそが関係性なのだ。


ありがとうございます！

予測変数の "重要性 "と、計算の "結果 "として得られる予測変数の "重要性 "とはどのような関係があるのでしょうか？予測変数の相互関係については、計算の条件としてあなたの投稿を理解しました。

予測変数の重要性は、モデル・フィッティングの極めて一般的な結果です。私は何度も、分類誤差を減らすために「重要でない」予測変数を選別するために「重要度」を使用しようとしました。予測変数を除去すると，残りの予測変数の "重要度 "は常に再計算される．あなたが言及したパラメータは，重要度依存の予測子を示していると思います．

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