ーこれはー20セットで、ーターゲット関数のー異なるピークをー。This means that if there are 19 false (fit) peaks and one positive (pattern) peak, we will see it immediately.そして、他のすべての結果は気にしない。
具体的にあなたの戦略を見つけることはできない。100冊の小説は何百万通りにも分けられる。最適な分割を選択するための計算式によります。 Random Forestも多くのツリーを生成し（各ツリーにはいくつかのランダムなフィッシュが与えられる）、すべてのツリーの結果を平均化する。ほとんどの木にパターンがある場合、結果は良好で安定したものになる。 1～3個の良いフィッシュしかない場合、ノイズの多いフィッシュしかないツリーと平均化され、結果はノイズの多いものになる。
まあ、手動で8つの商品で1日100回取引しました。 おそらく退屈とアドレナリンからでしょう。平均したら、もちろん負けました。だから私はアルゴ取引に、そしてMOに乗り換えたのです。More precisely algo-testing, because no model interested me to put money on it.
何のためのグラフなのか？
ーこれはー20セットで、ーターゲット関数のー異なるピークをー。This means that if there are 19 false (fit) peaks and one positive (pattern) peak, we will see it immediately.そして、他のすべての結果は気にしない。
ーHISTORYでーでーでーでーでー
なぜですか？
その質問にはここで 答えた。
、ークレメンテのークがークではーク戦のークではーク戦のークではーク準々決勝からーク戦のーク準々決勝のーク戦のーク準々決勝のーク戦のーク準々決勝のーク戦まさにその後に、未来に。すべての経済学は、分析と予測の2つの部分に分けることができる。しかし、分析から予測は生まれない。なぜなら、すべての金融データは定常的ではないからだ。
ー悪気はーではー、ー悪気はーではないのですがー、ー。ータ（ータ（ータ（ータをータをータをータをータータータータータータータータータータータータータータータータータータータータータータータータータータータータート
、ーMOのする研究者はする人はする人はする人はする研究者はする研究者はする研究者はするのする人たちのする人たちはする研究者をするのする人たちはするのする人たちはするのする研究者をするのする人たちはするのする人、する研究者をする人たちをするこれは仮説であって、何の確証もない。
そして、99.9％パターンがあるシリーズを出す。私は、最先端の生成法では、それがまったく壊れないはずだと期待している。
もし、GARCHでそのような生成法を作ることができたら、褒めてやってください。
OOSは、ターゲット関数の異なるピークの隣にある20のセットで表示される。つまり、19の偽（フィット）ピークと1つの正（パターン）ピークがあれば、すぐにそれがわかる。そして、それ以外の結果は気にしない。
この質問に対する回答はこちら
悪気はないのですが、純粋に理論的な人が、専門家である実務家の決断に影響を与えようとするのは理解できません。最初のデータ（引用）を選ぶというゼロの段階でさえ、私はあなたと根本的に意見が合わない。
MOの研究者は原則として、初期系列にパターンがあり、プラスで取引できるという仮説を用いる。これは仮説であって、確証があるわけではありません。
そして、99.9％の確率でパターンがあるシリーズを出す。最先端の生成法では、まったく破られないはずだと期待している。
もしGARCHでそのような世代を作ることができたら、誉めて褒めてください。
確認の無知を一般化しないでください。
IOは単なるパターンではなく、将来を予測するパターンを探しているのだ。
理論的な質問。
条件。
その結果、間違いなく規則性を持った履歴ができる。この履歴は必要な長さにすることができる。
質問。
理論的な質問。
コンディション
その結果、間違いなく規則性を持った履歴ができる。この履歴は必要な長さにすることができる。
質問
Random Forestも多くのツリーを生成し（各ツリーにはいくつかのランダムなフィッシュが与えられる）、すべてのツリーの結果を平均化する。ほとんどの木にパターンがある場合、結果は良好で安定したものになる。
1～3個の良いフィッシュしかない場合、ノイズの多いフィッシュしかないツリーと平均化され、結果はノイズの多いものになる。
もしあなたが600万ティックのうち1000トレードしかしていないとしたら（あなたの何らかの条件によってアクティブになった）、それは全データの0.017%です。MOはそのようなものを見つけることはありません。一般的なものを見つけ、ティックの50%で取引しようとします。条件を厳しくして1%（最高の葉でのみ）取引することはできますが、さらに少なくなります。
基本的に、各葉はあなたのような個別の戦略です。しかし、ツリーは100の葉、1000の葉、10000の葉に分けることができます。そして、これら10000のストラテジーをすべて同時に取引します（というより、あなたが選んだものです。例えば、トレーンでは90％、あるいは99％の確率で勝てるリーフだけを取引することができますが、OOSでは、そのようなクリーンな（おそらく再教育された）リーフは何も保証しません）。
もしあなたが600万ティックのうち1000ティックしかトレードしていないとしたら（あなたの何らかの条件によってアクティブになった）、それは全データの0.017%です。MOはそのようなものを見つけることはなく、一般的なものを見つけ、50%のティックでトレードしようとします。
半年で1000回の取引は非常に活発な取引です。それが十分でない場合は、あなたが何年も養うときにMOで何を探していますか？期間分布は引用した。
取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラム
取引における機械学習：理論、モデル、実践とアルゴ取引
fxsaber, 2023.09.10 07:15 AM
正直なところ、非常にまれに多くの取引を見た。と有意ではない - 2回のみ。しかし、安定性の端にある。
質問だ。
とても奇妙な質問ですね...。
それを論理的に考えてみると？
もし無限の計算可能性があるのなら、すべてのお金はこの計算機の財布に流れ込むだろう。
他の計算能力が最初の計算能力からそれを 奪おうとしたら、誰がそれを許すというのだ。
お好きなように考えてください。ロジックを使うのはいいことだ))
取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラム
トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴリズム取引
レナト・ファトフーリン, 2023.09.10 10:44
私たちは、ニューラルネットワークの普及を目的とした別のチャンピオンシップを立ち上げる予定です：半年で1000回の取引は非常に活発な取引だ。年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数で年数。期間の分布が示された。
正直に言うと、私は非常に稀に多くの取引を見たことがない。と有意ではない - 2回のみ。しかし、安定性の端にある。
まあ、手動で8つの商品で1日100回取引しました。 おそらく退屈とアドレナリンからでしょう。平均したら、もちろん負けました。だから私はアルゴ取引に、そしてMOに乗り換えたのです。More precisely algo-testing, because no model interested me to put money on it.
、ーのー今はー今はー、ー（ー今はー、ー、ー（ーのーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー成功確率をー0.5とーだとー平均するとー144ー日。0.9ならそれ以下、0.99なら1年間放置した後、1週間積極的に取引することもできる（ホワイト・スワン・キャッチャー）。
棒グラフに例えると、ティックごとに予測することができ、その数は600万本ある。それが「1000本だけ」と言った理由だ。ータイムではータイムではータイムはータイムはータイムはータイムはータイムはータイムはータイムはータイムはータイムはータイムあなたは手動で検出したアルゴリズムでそれを行い、1日あたり6-7回の取引を得ました。