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 3137

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Maxim Dmitrievsky #:


...

車は自分自身を守る

うーん、興味深い。

この引用文も 、どちらかといえば、私が上にあげた計算式に従ったコンピューターの仕事 である。

....

質問 -このマシンは優勝を教える準備ができていますか？

ー恐らく

 
Maxim Dmitrievsky #:

))))


いや、やっぱりメンバー格付けはクールだと思うよ。

2、3回巾木に馬鹿を乗せれば、それで終わりだろう。
 
Forester #:
では、トレーディング・コズラに何の意味があるのか？インプットする理由がなくなる。 、列のシャッフルは順列だった。
形質とターゲットの間に因果関係があるかどうかを示すためのものだろう。提案されたアプローチ、実験が好きだ。通常の学習とは異なる。
問題は、大きな特徴空間における交絡因子の影響によるトリトメント効果の分離の難しさかもしれない。しかし、クロスバリデーションがこの問題を解決してくれるだろう。
 
mytarmailS #:

私はグレイルコードを提供しただろうか？

練習は、おしゃべりな人と知識豊富な人を分ける。

言いたいことは何でも言えるし、ここには何でも単純に考えて いる連中がたくさんいるが、ひとつ正しい質問をすれば、何でもおいしくなる。

何の話をしているのか、お分かりいただけただろうか？


ここでA,B,Cは楽器です。

ほとんど同じことだ：


まず脳のスイッチを入れる！

どうせ誰も理解 できないだろうが、あなたは何度も何度もヒントを引き出された。

人間の脳をバカにしているのだ。

痛くはないだろう？

さあ、誰がこの茶番を解けるか見てみよう。

それから結論を出そう。

回答


 
mytarmailS #:

))))

いや、参加者のランキングはクールだと思う。

なぜか古いジョークが頭に浮かぶ：
「シュタルリッツは立ち向かったが、それはミューラーのお気に入りの拷問だった」 :)
 
mytarmailS #:

それはおそらく、ある種の オシレーター だろう。

実際に何をしたかは、自分で決めることだ。）

モメンタムオシレーター

なるほど！ありがとうございます！理解できました）ただ、毎回再学習が必要なのですか？ そうしないと、新しいデータに対して構成要素を認識できないのですか？

 
Evgeni Gavrilovi #:

ありがとう！理解できたよ）ただ、毎回再学習させる必要があるのか？ そうしないと、新しいデータに対してコンポーネントを認識できないのか？

t-sneではなくumapを使ってください。

umapには予測 機能があります。


しかし、新しいデータが古いデータの範囲を超えている場合、アルゴリズムは正しく動作しません。

これはすべて、正規化なしのデータについて話している場合である。

 
Renat Akhtyamov #:

じゃあ、何の話をしているのかわかるよね？

ここでA,B,Cは楽器である

ここで異端、しかもトピックを逸脱した異端を書くのはやめてくれ。

このスレッドのライバルメンバーでさえ、すでに一声に響いている。

 
Maxim Dmitrievsky #:
特徴とターゲットの間に因果関係があるのかないのかを示すものだと思う。提案されたアプローチ、実験が好きだ。 。
問題は、大きな特徴空間における交絡因子の影響によるトリットメント効果の分離の難しさかもしれない。しかし、クロスバリデーションがこの問題を解決してくれるだろう。
Forester#:
それから、トレードのためのコズラは何の意味があるのだろうか？エントリーする理由がなくなる。
そして列のシャッフルは順列にもあった。

それがあなたのカフエルと何の関係があるのですか？

あなたのカフエルを意識することなく、私は10年間因果関係を計算し、それを定量的に推定し、窓が動いたときのこの関係の変動の分散によって予測因子をフィルタリングしてきた。そして、このスレッドにそのことを100回も書き込んできた。

 
СанСаныч Фоменко #:

君のおだてがどうしたんだ？

私は10年来、因果関係を計算 し、それを定量的に評価し、窓が動いたときのこの関係の変動の分散で予測因子をフィルタリングしてきた。そして、このスレッドにそのことを100回も書き込んできた。

あなたはあとどのくらい残っているのですか？)

時系列に関連する十分な量の属性と、テスターで利益を示しているラベルを取り出し、そこからロバストモデルを作ることができますか？

結局のところ、すべてのBPデリバティブはそれに関連している :)


このタスクは、その機能がどこから来て、なぜ必要なのかがまったく明確でない他の分野では難しい。そのようなゴミは大きな日付の中に何トンもあり、フィルタリングするのは非常に難しい。その結果、何トンもの誤った相関関係が生じてしまう。

BPとその派生物を例にとれば、私たちの仕事はこれに比べれば原始的でさえある。なぜなら、すべての兆候はBPに関連しているからだ。

しかし、ラベルと特徴をマッチさせるためのアルゴリズムやロジックは、まだいじらなければならない。ロジックはたくさんあり得る。だから、あなたはあなたのロジックを作り、私たちは私たちのロジックを作る。

コズルが好きな理由はすでに書いたが、私自身が考えてたどり着いたからだ。そして、彼は私の考えに有機的にフィットした。

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