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 3210 1...320332043205320632073208320932103211321232133214321532163217...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2023.08.30 06:51 #32091 mytarmailS #:現役の市場調査員たちは、このRに座っている。 まずリサーチチームが成長しなければならない。 СанСаныч Фоменко 2023.08.31 07:44 #32092 上記の問題は、トレーニングファイルとOOSファイルで優れた結果を持つモデルがあるということです。トレーニング・ファイルはサンプルごとのランダム・サンプリングでも得られるし、OOSはトレーニング・ファイルの残滓であることは理解している。 しかし、外部ファイルでモデルを実行すると、結果は壊滅的に悪い。 そういえば、何年か前にもそんなことがあった。 私はその原因を突き止めた。その理由は「先読み」であった。先読みとは何かを理解するのは非常に難しいので、非常に不都合な理由であった。 そこで私は、ZZの増分を教師として、ZZが計算に関与する予測因子がたくさんあるモデルを作った。例えば、価格とZZの差だ。トレーニングの際には、ZZの正しいリンクが含まれていないファイルの一部を切り取るだけでした。そして予測値を計算する際には、欠落しているZZ値を最後のリンクで拡張した。 ランダムなサンプルを与える3つのファイル（これはラトルでのもの）は、約5％の分類誤差を与えた。しかし，最初の3つのファイルとは無関係な4番目のファイルは，ランダム・エラーを与えた． しかし、ZZが計算に関与している予測因子をすべて取り除くと、すべてがうまくいく。 これは先を見通して いる。 再トレーニングでは、テスターで最適化を使用することに細心の注意を払い、Rで予測変数のリストをゴミからきれいにすることは明らかです。しかし、どの ようにして先読みを検出 するのだろうか？ 過去の経験から、次のことは明らかです：訓練、テスト、検証での分類誤差が10%未満であれば、誤差が20% 30% ... に増加するまで予測子を1つずつ捨てるべきです。 Forester 2023.08.31 08:21 #32093 ジグザグは将来ではなく、バーの瞬間のために作られるべきだ。 СанСаныч Фоменко 2023.08.31 08:28 #32094 Forester #: ジグザグは、未来ではなく、バーの瞬間にプロットされるべきである。 モデルが探しているパターンは1本の線であり、隣接する線は考慮されないし、トレーニング用のサンプルは1500本である。 Maxim Dmitrievsky 2023.08.31 08:33 #32095 このジグザグのくだりはどこから来たのだろう、誰が最初に思いついたのだろう？サニチ、いつになったら先生とはターゲット＋フィチのことだと思い出すんだ？そしてvolatilityはHなしで綴られる。 mytarmailS 2023.08.31 08:36 #32096 СанСаныч Фоменко #:過去の経験から、次のことが当てはまる：訓練、テスト、検証の分類誤差が10％未満であれば、誤差が20％30％に増加するまで、愚かにも予測子を1つずつ捨てていく・・・。 ー天才)))) 誤差が10％未満の予測子を見つけるには？ 存在しないとは言わせない、信じるしかない。 СанСаныч Фоменко 2023.08.31 08:36 #32097 Maxim Dmitrievsky #: このジグザグのくだりはどこから来たのか、誰が最初に発明したのか？ あなた自身は、お気に入りの自分を誇示するのではなく、問題の本質について書くことに興味があるのか、あるいはまったくないのか？ mytarmailS 2023.08.31 08:38 #32098 СанСаныч Фоменко #:その理由を見つけることができた。その理由とは「先を見ること」である。極めて不都合な理由だが、「先を見ること」を理解するのは極めて難しいからだ。そこで私は、教師がZZの増分であり、ZZが関与する計算には多くの予測因子があるモデルを使った。例えば、価格とZZの差です。トレーニングの際には、ZZの正しいリンクが含まれていないファイルの一部を切り取るだけでした。そして予測子を計算するとき、ZZの欠損値は最後のリンクによって拡張された。 ピーキングを避けるには、フォレスターが正しく言っているように、各反復のループの中で、ピーキングをせずに予測値を計算すればいい...。 これが解決策だ。 СанСаныч Фоменко 2023.08.31 08:40 #32099 mytarmailS #:天才))))では、誤差10％以下の本当の予測因子を見つけるにはどうすればよいのでしょうか？ないとは言わせない、信仰の問題なのだから......。 簡単なことだ。 ZZの例でどうやったかは上に書いた。 でも、ZZがどうのこうのという問題ではない。私たちは、先生のチャントを予測に入れて、外のファイルで走る前に幸福を得るのだ。 そして、マキシムがとても美しい写真を撮るように、外のファイルを走って幸せに生きることはできない。 しかし、先に見ての問題に戻る。鈍いオーバーシュートを示唆した。または多分何か他のものがありますか？ Maxim Dmitrievsky 2023.08.31 08:41 #32100 СанСаныч Фоменко #:あなた自身は、好きな自分をアピールするのではなく、問題の是非を書くことに興味があるのか、まったくないのか。 他人の心の問題を解いてもまったく面白くない 1...320332043205320632073208320932103211321232133214321532163217...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
現役の市場調査員たちは、このRに座っている。
上記の問題は、トレーニングファイルとOOSファイルで優れた結果を持つモデルがあるということです。トレーニング・ファイルはサンプルごとのランダム・サンプリングでも得られるし、OOSはトレーニング・ファイルの残滓であることは理解している。
しかし、外部ファイルでモデルを実行すると、結果は壊滅的に悪い。
そういえば、何年か前にもそんなことがあった。
私はその原因を突き止めた。その理由は「先読み」であった。先読みとは何かを理解するのは非常に難しいので、非常に不都合な理由であった。
そこで私は、ZZの増分を教師として、ZZが計算に関与する予測因子がたくさんあるモデルを作った。例えば、価格とZZの差だ。トレーニングの際には、ZZの正しいリンクが含まれていないファイルの一部を切り取るだけでした。そして予測値を計算する際には、欠落しているZZ値を最後のリンクで拡張した。
ランダムなサンプルを与える3つのファイル（これはラトルでのもの）は、約5％の分類誤差を与えた。しかし，最初の3つのファイルとは無関係な4番目のファイルは，ランダム・エラーを与えた．
しかし、ZZが計算に関与している予測因子をすべて取り除くと、すべてがうまくいく。
これは先を見通して いる。
再トレーニングでは、テスターで最適化を使用することに細心の注意を払い、Rで予測変数のリストをゴミからきれいにすることは明らかです。しかし、どの ようにして先読みを検出 するのだろうか？
過去の経験から、次のことは明らかです：訓練、テスト、検証での分類誤差が10%未満であれば、誤差が20% 30% ... に増加するまで予測子を1つずつ捨てるべきです。
ジグザグは、未来ではなく、バーの瞬間にプロットされるべきである。
モデルが探しているパターンは1本の線であり、隣接する線は考慮されないし、トレーニング用のサンプルは1500本である。
過去の経験から、次のことが当てはまる：訓練、テスト、検証の分類誤差が10％未満であれば、誤差が20％30％に増加するまで、愚かにも予測子を1つずつ捨てていく・・・。
ー天才))))
誤差が10％未満の予測子を見つけるには？
存在しないとは言わせない、信じるしかない。
このジグザグのくだりはどこから来たのか、誰が最初に発明したのか？
あなた自身は、お気に入りの自分を誇示するのではなく、問題の本質について書くことに興味があるのか、あるいはまったくないのか？
その理由を見つけることができた。その理由とは「先を見ること」である。極めて不都合な理由だが、「先を見ること」を理解するのは極めて難しいからだ。
そこで私は、教師がZZの増分であり、ZZが関与する計算には多くの予測因子があるモデルを使った。例えば、価格とZZの差です。トレーニングの際には、ZZの正しいリンクが含まれていないファイルの一部を切り取るだけでした。そして予測子を計算するとき、ZZの欠損値は最後のリンクによって拡張された。
ピーキングを避けるには、フォレスターが正しく言っているように、各反復のループの中で、ピーキングをせずに予測値を計算すればいい...。
これが解決策だ。
天才))))
では、誤差10％以下の本当の予測因子を見つけるにはどうすればよいのでしょうか？
ないとは言わせない、信仰の問題なのだから......。
簡単なことだ。
ZZの例でどうやったかは上に書いた。
でも、ZZがどうのこうのという問題ではない。私たちは、先生のチャントを予測に入れて、外のファイルで走る前に幸福を得るのだ。
そして、マキシムがとても美しい写真を撮るように、外のファイルを走って幸せに生きることはできない。
しかし、先に見ての問題に戻る。鈍いオーバーシュートを示唆した。または多分何か他のものがありますか？
あなた自身は、好きな自分をアピールするのではなく、問題の是非を書くことに興味があるのか、まったくないのか。