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 3245

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mytarmailS #:

そう言える比較テストはあるのか？

それともいつも通り？

あなたにはない。
 
Maxim Dmitrievsky #:
君には関係ない。

だから いつものことだ)

 
mytarmailS #:

いつもの こと だ)

ったな。
 
Maxim Dmitrievsky #:
グラウンドホッグ・デイ。

それは確かだ。


Maxim Dmitrievsky#:
bardsとgptsによって、私はインターネットでは利用できないPythonで、つまり覗き見せずにコードを高速化しようとした。20-30行あります。さらに、提案されたコードはどれも全く機能しません。どんなに頑張っても結果は出ない。ということは、これらのLLMは外挿の仕方を知らないということだ。
彼らは、ベクトル化と数値の接続が必要なことは理解しているようだが、コードは無意味だ。

bingを使えばいい。それができないなら、誰もできない。

 

簡単なパターン検索に 手を出している。

MoDの結果にはまだ勝てていない。


 
Maxim Dmitrievsky #:

ったな。


連想ルール？）

 
Aleksey Nikolayev #:

連想ルール？）

相関 ) 異なる特徴の値からなるシーケンスを作成し、ストーリーの類似点を探すことができる。

 

アンサンブル・ウッド・モデルの路線で...。

質をとれないなら量をとろう...。

それぞれの木が個別に予測すると非常に悪いのですが、100～1000本の木からなるアンサンブルであれば、ノイズが抑制されるため、多かれ少なかれ良い予測が得られます（こちら やこちらに詳しい情報が あります）。

トレーディングに例えるなら、品質（1つの良いTS/1つのツリー）を取ることができないなら、TS/ツリーのアンサンブルのセットで量を取ろうとすることができる。

そして、それぞれのTCがたくさん稼ぐ必要はなく、正確に稼ぐことが重要なのだ。


それで、課題はTCの集合を考え出すことである。

私はトレーディング・システムの自動生成ツールを開発したことがあるが、1つのアイデアと 1つのツールで、10～20の関連性の弱い/関連性のないTSを得ることができることがわかった。

アイデアとは、例えば、あなたが開発した1つのインジケータで、それを基にいくつかの取引ルール（TS）を構築します。

TS自体は非常にシンプルなので、オーバートレーニングの結果でないことを期待できますが、時間が解決してくれるでしょう。


現時点では、1つのアイデア、15のTS上のユーロのためのロボットは、TSが新しいデータ上で動作する場合、TSの総取引セットは、安定した利益を与える必要がありますが、TSは、少なくとも100個でなければなりません。


しかし、TSは最低でも100枚は必要である。）


と、ここまではプラスですが、まだテスト初日なので、バグがたくさんありました...。


超自然的なことは何も言っていないし、目新しいことは何もないのだが、それでも面白いと思う...。

 
申し訳ありません。1ユーロでは十分ではありません。ユーロの歴史の中で、価格がさまざまに変化する時間がなかったのです。多くのデータを得るためには、もっと多くの通貨が必要だ
 
Maxim Dmitrievsky #:

パターン検索に 手を出す

MoDの結果にはまだ勝てていない。


こんな感じで採掘することもできる。今日は時計でこれを採掘した。僕は2020年から採掘している。


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