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 3310

 

そのようなものを拒否し始めた - 完全にOOS(2023年)。後半になると、曲線の特徴が変わってくる。

 
fxsaber #:

そのようなものを拒否し始めた - 完全にOOS(2023年)。後半になると、曲線の特徴が変わってくる。

目視か自動か?
 
Andrey Dik #:
それともオートメーションで?

目視だ。そうでなければPハッキングだ。

 
fxsaber #:

目視のみ。そうでなければPハッキングだ。

パワフル ))))

 
fxsaber #:

そのようなものを拒否し始めた - 完全にOOS(2023年)。後半になると、曲線の特徴が変わってくる。

なぜか?1トレードあたりの利益が小さい?
 
Forester #:
なぜ?1トレードの利益が少ない?

性格が変わった大雑把に言えば、序列だ。

つまり、あるアルファがあるベータに変わり始めている。

 
fxsaber #:

完全にOOS(2023年)。カーブの性格は後半に変化する。

あなたのスプレッドは過小評価されており、それゆえエッジがある。
 
2saber: マルキャパがオコルレなら、テストに聖杯を 落とせる。5分もあれば、あなたの話でトレーニングできる。ソース付きのモデルをお渡ししますので、科学のために必要なものを調整してください。モデルのシグナルに対処するのは簡単で、あなた自身の注文ロジックを使うことができる。
そして、マイナス残高のヘッジファンドを組織することができる。
標準のターミナル・エクスポートを使って、私に見積もりを渡すことができます。
 
Maxim Dmitrievsky 聖杯を 落とせる。5分もあれば、あなたの話でトレーニングできる。ソース付きのモデルをお渡ししますので、科学のために必要なものを調整してください。モデルのシグナルに対応するのは簡単です。 。
そうすれば、マイナス残高のヘッジファンドを組織することができる。
標準のターミナル・エクスポートを使って、私に見積もりを渡すことができます。

私はすべてを理解していない。フォーラムではやめましょう。

 

コンパクトネス・プロファイル」法を使ったことがある人はいるだろうか?

このメソッドの目的は、サンプルから一貫性のない例を除外することで、K最近傍タイプの学習メソッドを使用する場合、学習を改善し、モデルサイズを小さくすることです。

pythonでの実装は見つからなかったのですが...。

理由: