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 3130

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Maxim Dmitrievsky #:

一つの述語は何を通して評価されるのか？

もし述語があるなら、それは関数とターゲットを持っているのでしょうか？)

もちろん、それは明らかです - ターゲットがあり、それらを結びつけるロジックがあります。

以前別のスレッドで、同じデータから異なるモデルを構築することが可能であることを示しました。だから、モデルを使った推定方法はあまり信頼できないと思う。

 
Aleksey Vyazmikin #:

誰が何をしたのか、どうしてわかるんですか？それはちょっとした自慢だ。過去3カ月の動きを考慮したサインを持っているんだ。

異なるTFの動きを考慮することと、異なるTFのレベルを見ることは、本質的にも複雑さにおいても同じではない...。

失礼なことを言うね、どうしたんだい？ 薬を飲むのをやめたとか？

 
Aleksey Vyazmikin #:

もちろん、それは明らかだ。ターゲットがあり、それをつなぐロジックがある。

以前、別のスレッドで、同じデータから異なるモデルを構築することが可能であることを示しました。ですから、モデルによる推定方法はあまり信頼できないと思います。

同じデータをシッドで調整したもの
もしデータが同じで、分類器が同じなら :)
 
mytarmailS #:

異なるTFの動きを考慮することと、異なるTFのレベルを見ることは、本質的にも複雑さにおいても同じことではない......。

何かあったのか、薬を飲むのを止めたのか、それとも何か？

私のことが心配なの？薬代を上乗せするために口座に入金しておこうかな。

実のところ、私はこう書いている。この支部の参加者には、ある種の独自性が広く浸透している。他の人がそうでないとどうして思えるのだろう。

それどころか、私が使った方法のいくつかは、同じような問題を解決するために他の人々が使っていることがわかった。しかし、私はその情報を得るのが遅すぎた。

 
Maxim Dmitrievsky #:
sid のために調整した同じデータを持っています。
もしデータが同じで、分類器も同じなら :)

そこがポイントです。sydは異なるモデルの構築を可能にします。ですから、構築されたモデルが "正しい "と主張することができるのです。

 
Aleksey Vyazmikin #:

そこがポイントで、sydはモデルを構築するためのさまざまな方法を認めている。だから、構築されたモデルが "正しい "と主張することはできない。

他の方法とは？

時間を無駄にしないために答える。例えば、無作為化実験による統計的検定である。MLに移行する前のコズルの基本です。

 
mytarmailS #:

そういうものを見せてくれる？

そんなに普通ならね。

そうだと思った。

 
mytarmailS #:

機能構築のアプローチそのものを再考することを強く勧める。関数変換はここでは機能しません。市場は時系列ではありません！

ここにM1の エントリー・ポイントがある。


エントリー理由とエントリー価格H1

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そして、あなたの兆候がやっているすべては、最後の5-10ローソク足でパターン/カーブを探しています。


それよりも複雑です。

最後に！

これでスタートが切れた。

次はどうする？

 
この不思議なコンテンツは、すべて別のスレッドに入れることができるのだろうか？
 
Maxim Dmitrievsky #:

他にどんな方法がある？

時間を無駄にしないために答えよう。例えば無作為化実験による統計的検定です。MLに移行する前のコズルの基本的なものです。

あなたの言う通り、全てをシャッフルするという哲学が理解できないことを除けば、それは確かに、例えばサイクリングのように回復不可能なドリフトがない場合には有効だ。

そもそも、私はドリフトの種類を分類し、それらに個別に対処したい。原因がわかっていれば、それを排除する方法を考えることができる。そして、排除しないのであれば、検出（ディテクション）する。

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