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 3291

 
Maxim Dmitrievsky #:

あなたは正義を行うために志願した



どうすれば正義を行えるのか?)
チンピラより賢者の方がお似合いだ
 
Andrey Dik #:

How can I administer justice? I can only guide you to the right path if I can.)
さて、あなたにはチンピラより賢者の老人の方がお似合いだ。
とても堅苦しい
 
Maxim Dmitrievsky #:

概念的なマットスタットの問題があったにもかかわらず、あなたは正義を貫こうと志願した😁。

このスレッドで答えが出されている。

どのように説明したのか詳しく説明しよう。私が覚えている限りでは、apliftのトピックであなたは予測変数のデータ変化点を見つけることができなかった。それとも、何か別のことをおっしゃっているのでしょうか?

 
Aleksey Vyazmikin #:

もう少し詳しく説明しよう。私がapliftの話題で覚えている限りでは、あなたは予測変数のデータ変化点を見つけることができませんでした。それとも何か別の話をしているのですか?

本のapliftは強力なノイズには効きません。

 
Maxim Dmitrievsky #:

本のapliftは高ノイズでは機能しないが、カスタムapliftは機能する。

この分野での実績についてお聞かせください。

あなたの観察によると、このようなサンプルの変化はどれくらいの頻度で起こるのですか?

私はむしろ確率過程を見たことがあるのですが...。

 
Aleksey Vyazmikin #:

この分野でのあなたの業績をお聞かせください。

あなたの観察によると、このようなサンプルの変化はどのくらいの頻度で起こりますか?

私はどちらかというと確率的なプロセスを見てきましたが...。

あなたが書いていることが理解できません。
 

また、符号が少なければ、あらゆる種類のコズル推論が正常にカウントされることにも気づいた。そうでないと、アルゴリズムが混乱する。

一般的に、TSを正常に機能させるためには、いくつのインジケータがあるべきでしょうか。明らかに100や500ではありません。通常は2~3個、多くても10個です。

 
Maxim Dmitrievsky #:

記号が少なければ、あらゆる種類のコズル推論が正常にカウントされることにも気づいた。そうでないと、アルゴリズムが混乱してしまう。

一般的に、TSを正常に機能させるためには、いくつのインジケータがあるべきでしょうか。明らかに100や500ではありません。通常は2-3、まあ10です。


多くのインジケータ(例えば、1000以上)は、取引のためのユニークなケースで一貫性のない条件を作成します。
ChatGPTは意図的に過剰な(と思われる)例のデータベース(
)で訓練されています。
 
Andrey Dik #:

多くの指標(例えば、1000以上)は、取引のためのユニークなケースで一貫性のない条件を作成します。
ChatGPTは意図的に過剰な(ように見える)例のデータベース

その逆はありえません。実験に基づいて、書いてある通りです。

 
ちょうど今日、それをチェックしようと思っていたところなんだ
理由: