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 3134

[Maxim Dmitrievsky]

ったな。）

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:

ヴァレリー・ヤストレムスキー#：

Maxim Dmitrievsky#:

規則性を探索するアルゴリズムについて議論したい。

データや処理方法に偏ることなく、あらゆる種類のパターンを探せるようにしたい。

しかし、どのような（どのような言語の）アルゴリズムがこれらの規則性を記述できるのか、一般的には規則性の構造そのものがわからない。

したがって、何でも記述できる普遍的な言語があるのかどうか、そして、この「何でも」をどのようにレディ・モジュールという形で「チェッカー」に落とし込むのかが問題となる。

私は、規則とコード一般を記録することに傾倒している。

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:

私は、自分でパターンを探すアルゴリズムについて考えたい。

データやその処理方法に偏ることなく、あらゆる種類のパターンを探せるようにしてほしい。

しかし、そのアルゴリズムがどのような（どのような言語）規則性を記述できるのか、一般的には規則性の構造がわからない......。

したがって、問題は、何でも記述できる普遍的な言語があるかどうか、そして、この「何でも」を既製のモジュールの形で「チェッカー」にどのように入れるか、ということだ

ルールとコード全般について

全人類の歴史によれば、パターンを見つけることができるのは人間だけである。

今日、グレイハウンドの作家たちは、この能力をAIに帰結させている。AIは今日、過去のデータの外挿でのみ機能する。それもせいぜいだ。そして通常、AIは非常に高速な検索エンジンにすぎない。

あなたが提起しているのは、人間のAIに類似したAIを作るという、質的に異なる問題なのだ。もしあなたがそのことに気づいているのなら、それはそれでいい。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:

私は、自分でパターンを探すアルゴリズムについて考えたい。

データやその処理方法に偏ることなく、あらゆる種類のパターンを探せるようにしてほしい。

しかし、そのアルゴリズムがどのような（どのような言語）規則性を記述できるのか、一般的には規則性の構造がわからない......。

従って、何でも記述できる普遍的な言語があるのかどうか、そして、この「何でも」をどのようにレディ・モジュールという形で「チェッカー」に落とし込むのかが問題となる

私は、規則とコード一般を記録することに傾倒している。

遅ればせながら、私はすでにそのようなモジュールを作成しました。

異なる分野のデータ表現は異なり、パターンの表現も異なるので、混乱するでしょう。

[Valeriy Yastremskiy]

mytarmailS #:

私は、自分でパターンを探すアルゴリズムについて考えたい。

データやその処理方法に偏ることなく、あらゆる種類のパターンを探せるようにしてほしい。

しかし、そのアルゴリズムがどのような（どのような言語）規則性を記述できるのか、一般的には規則性の構造がわからない......。

したがって、問題は、何でも記述できる普遍的な言語があるかどうか、そして、この「何でも」を既製のモジュールの形で「チェッカー」にどのように入れるか、ということだ

ルールとコード全般について

課題は明確に与えられていない。1次元の系列、配列で検索することと、2次元以上で検索することは別のことである。一次元の価格系列は、スプレッドや出来高を考慮せず、単純すぎる。その上、カレンダーの時間はこの系列を循環させ、一方では単純化するが、それは考慮しなければならない別の条件/要因である。

そして、どのような再現性を探すべきか、私たちが興味を持っているものを見てみると、それはトレンドやパターンですが、より複雑な依存関係があり、それも繰り返すことができますが、それらは取引には役に立たないでしょう。

[Maxim Dmitrievsky]

ログ・ルールはもともと連想的なものである。もちろん、それを記述することはできるが、そのルールの信頼性を判断するためには、何らかのバリデータが必要である。

これが関連から因果への移行という話題である。私は対数ルールのためのそのような行列を知らないが、おそらく回帰によって行われるものと似たようなものであろう。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

遅かったね、もう作っちゃったよ ))

紙飛行機と本物の飛行機を比べるようなものだ。

[mytarmailS]

Valeriy Yastremskiy #:

そして、どのような繰り返しを探すべきか。私たちが何に興味があるかといえば、それはトレンドやパターンだが、もっと複雑な依存関係もあり、それも繰り返されることがあるが、取引には役に立たない。

私たちが知る必要があるのは、2つのクラス＝反転／非反転だけです。

パターン、トレンド、フラットライン、ニュース、レベルなど、それ以外のものはすべて、第一に主観的なものであり、第二にサインとして分類することができる。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:

紙飛行機と本物の飛行機を比較するようなものだ。

リーダーボードは最後にあるもので、実生活では唯一無二の完璧なものを手に入れることはできないからだ。判断には常に差がある。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

リーダーボードはその最後にある。現実の生活では、唯一無二の完璧なものを手に入れることはできないからだ。

私たちは違うことを話しています。私は基本的に、オートマトンがモデルのために、何にも制約されない非常に複雑な定性的特徴を作り出すというアイデアについて話しています。

それは複雑な規則であることができます===>いくつかのシーケンスが訓練され、===>そこから作業パターン（規則）のみが選択されます===>モデルが訓練されます。

そしてそれは、基本的なモデルにとっては、数百の特徴のうちの1つでしかありません。