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 3158

[Maxim Dmitrievsky]

パーディクターを扱うことは、シスプヘンのような労働であり、永遠の無限を理解しようとする試みだ。あなたはすでに1つの曲線から多くのものを抽出しており、あなたの子孫にはそれで十分だ :)アレクセイはすでに彼らを原子に分割している。十分な数が必要なんだ。私はいつもそう言ってきたし、私の考えは変わっていない。

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

疑似コードとは数式のことだ :)

Rのコードについては、ありがとう。関数コードとしてあるのは理解できますが、ファイルからの読み込みなどコード自体はコメントアウトされているのですね？

どうすれば動くのかまだわからないんだ。うまくいった？

私が理解している限りでは、対話型セッションでRを操作するためのコマンドはコメントアウトされています。まずスクリプト全体を読み込んで関数を定義し、それからコマンドを一行ずつ実行し、それぞれの後にEnterを押す。コマンドラインだけに頼り、Rstudioのような環境を避けるというのは、科学論文の標準のようなものだろう。

Aleksey Vyazmikin#:

私はMQL5でツリー構築を実装したことがありません。

しかし、私は配列に加えてベクトルや行列を使うと思います。また、私の理解では、完全な列挙が必要なので、OpenCLを使用することも可能でしょう。

しかし、この文脈での "テンプレート "が何なのかがわからない :(

Rのコードがあるのだから、このすべてが意味を持つかどうかを最初に理解するのが合理的だ。

記事のサンプルは少数の予測因子を使用していますが、私は桁違いの数の予測因子を使用しています。

一般的に、私は2つのサンプルを比較するためだけでなく、データの異常を検出するために使用することに興味があります。

このアイデアは、たとえ類似していたとしても、葉のグループがあり、もしある予測因子の異常な振る舞いが見られたら、単純にそれを使っている葉をすべて無効にし、同時にグループの葉との相関をチェックするというものです。理想的には、時間内に検出されれば、信頼性は低くなるものの、モデルの実行を継続することができます。

簡潔にするために、データ収集とクラステンプレートから CTree ツリーを呼び出した。

異常検知はそこにあるゴールに含まれています。私たちはどこで火災が異常な頻度で発生しているかを探しているのです。

追記少し前に、ポアソン分布の使用について書きましたが、ここでは作業コードに発展させています。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
象と賢者の話のようなものだ。すべては本に書いてあるのだが、それが象であることを理解するために、彼らは掲示板で指をくわえて語り直す必要がある。

それが何のためにあるのかを "高いレベル "で説明する必要がある。何の構造もなく、用語で。

誰も本当に理解していなかったし、何も理解できなかった。

ステージで「アブラカダブラ」と10回言って、「わからないなら本を読みなさい」と言うようなものだ。

もちろん、誰も何も理解していないし、誰も何も 読まない。

Rには 100のパッケージが ある んだけど、どこを見ればいいのかわからない。 アルゴリズムのクラスタってどんなのがいいんだろう？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:

それが何のためなのか、通常の "高いレベル "で説明する必要がある。何の構造もなく、用語で...

誰も何も理解せず、誰も何も理解できなかった...。

ステージで「アブラカダブラ」と10回言って、「わからないなら本を読みなさい」と言うようなものだ。

もちろん、誰も何も理解しないし、誰も何も 読まない。

ここに Rの パッケージが100個もあって、どこを見ればいいのか全然わからない......どんなアルゴリズム群にすればいいんだろう？

というわけで、「面白いから議論してみるよ。そして、このトピックについての私の考えを書いた。目くじらを立てる気はまったくない。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
私はすぐに、この素材は私にとって興味深いものなので議論すると書いた。そして、そのトピックについての私の考えも書いた。そんなくだらないことには関わりたくない。

私はそれを、自分の考えを明確にし、一貫性を保つ能力と呼びたい

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:

私はそれを明瞭で一貫していると呼びたい。

私は極めて一貫している。象を見るには読まなければならない。そして、どこに何を置くかを尋ねることは無意味だ。

そして、この本は一貫している。なぜ相関関係は因果関係ではないのかということから始まっている。その違いは何なのか。そして、どうあるべきか、何をすべきか。

なぜ予測モデルは、どのように訓練しても、どのような特徴を探さなくても、連想されるのか。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
私は極めて一貫している。象を見るには読むしかない。そして、どこに何を置くかを尋ねることは無意味だ。

そう、無意味だ！

この本には、それをどのようにマーケットに適用したかは書かれていないが、ここでは、理解不能なものを1週間も読み、理解不能な結果を出す代わりに、いくつかのポイントで理解し、20分でテストすることができる。

[Maxim Dmitrievsky]

議論というのは、それを読んで、今度はそれについて議論したいと思うことだ。あなたがやっているモヤモヤを説明してくれと言っているのではない。

もしあなたがサンシュのように憤りを吐き出したいだけなら、それは無駄な努力だ :) まるで彼にとって、それが自分の世界観に合わないある種の苛立ちであるかのように。彼はそれをあっちに吐き出し、こっちに吐き出し、そしてそれはすべて彼を通り過ぎた :)

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
議論というのは、それを読んで、今度はそれについて議論したいと思うことだ。あなたがやっているくだらないことを説明してくれと言っているのではない。

あなたが議論できるのは、このスレッドにいる人とだけで、ここにはそんな人はいない。

私が自分で動かしてテストできるように、使い方を説明することを勧めるが......。

もしそれがうまくいくのであれば、本を読んでそれに没頭するのが筋というものだ。

しかし、今のところ、このトピックは他のトピックと同じ状態だ...。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:

このスレッドにいる人としか議論できない。

普通に使い方を説明した方がいいと思うんだけど、そうすれば自分で動かしてテストできるし...。

もし、それがうまくいくのであれば、本を読んで、その中に入っていくことに意味がある。

でも今のところ、このトピックは他のトピックと同じ状態だ...。

まあ、何ができて何ができないかはあなた次第だ。私は主張したことはない。僕は経験者に興味があるんだ。もしうまくいかなかったら、このセクションはないだろう。