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 3345

新しいコメント
 
Forester #:

何をお望みですか？ほとんどランダム化で動いて いる。これは、半年前にここに投げ込まれたコズールに関する最初の本のような、温度によるアイスクリームの需要ではない)))))

だから、この「ほとんど」の符号への依存性を注意深く測定しようとする必要がある))。

 
Aleksey Nikolayev #:

ありがとうございます。豊富な文献が掲載された、質の高い興味深い記事です。

彼らは、興味深い不確実性の種類-出力の属性に対する確率的依存性-を考慮していないようだ。彼らは他の2つのタイプの不確実性を研究しています-属性とパラメータの不正確さに関連する不確実性です。それらは、見事に「alleatoric uncertainty」と「epistemic uncertainty」と名付けられている。）

私たちの場合、属性の「測定誤差」は原理的に存在せず、モデル・パラメータの不確実性は私たちの「目標不確実性」から十分に分離可能である。

これらの不確かさの総和が目標の不確かさを 与えるはずだと私には思えた。しかし、私はそれをよく調べていない。

アプローチはkozula via meta lernersとほぼ同じですが、ここでは、スピードのために、1つのモデルを分解し、複数の分類器のアンサンブルではなく、切り捨てられた分類器のアンサンブルとして使用する方法も提案しています。

 
Maxim Dmitrievsky #:


R2乗の推定値がどこから来るのか理解できません。

私は以前、この推定値は回帰においてすべての回帰係数が有意である場合に適用されるという印象を持っていました。そうでなければR2乗は存在しない...。

 
СанСаныч Фоменко #:

Rスクエアのスコアがどこから来たのか理解できない。

私は以前、この推定値は回帰においてすべての回帰係数が有意である場合に適用されるという印象を持っていました。そうでなければR2乗は存在しない...。

テスターが異なるバランス曲線を素早く比較するために表示するものです。

他には関係ない。

 
そして、その方向性が根本的に間違っているような気がするのだが...。
すべてのデータでTSを構築するのではなく、少なくとも半々ですでに機能している状況・パターンを1つ選び、通常の2値分類で機能する／しないを分けて みることが逆に必要なのではないだろうか。
 
mytarmailS #:
すでに機能している状況／パターンを1つ選ぶ 少なくとも半々で

どれも半々

 
Ivan Butko #:

みんな半々で働いている。

そう見えるだけだ。

恐竜と出会う確率が半々みたいなもので、実際の確率とは関係ない。
 
mytarmailS #:
それはまるで...

恐竜に会う確率は五分五分みたいなものだ。 実際の確率とは関係ない。

スクリプトでフィギュアを採点し、未来の統計を見ると、ローソク足の本数でもポイント数でも、上下の分布は50/50になる傾向がある。

これはローソク足の数字（HLC同士の比率）に関するものであり、少なくとも1000の数字の統計には少なすぎるため、時代を超越したものはカウントしていない。

そして、2022年に数字が55％のローソク足で順張りを示し、ローソク足の平均値がセルに比べて5-10％高い場合、2023年には、ペイオフはまだ50/50になり、何の好意もない。

 
Ivan Butko #:

ー台本にーでーでー未来のー未来ーー統計ーーにーにー ローソクのー本数とー点数ーー上下ーー分布ーー半々ーーにー点数ーー点数ーー点数ーー点数ーー点数ーー点数ーー点数ーー点数ーー点数ーー点数ーーーー

This is the case with candlestick figures (the ratio of HLC with each other), and I did not count timeless ones, because they are too few for statistics of at least 1000 figures.

ー2022年ローソク足のー55％、ー5-10％ローソク平均値Selよりー高、ー2023年ローソク平均値ー50％。

そして、適切なストップとテイクを追加した場合、それも50/50になりますか？

それとも、ある明確な平均に従って利益と損失を取るのですか？
 
mytarmailS #:
適切なストップとテイクを加えたら、それも50/50になるのか？

それとも、ある刹那的な平均に従って利食いと損切りをするのですか？
統計的平均が刹那的であるわけがない。
それは、平均的に高く、平均的に低いということです。
それに基づいて、テイクとストップで遊ぶことができる。

なぜなら、TPとSLが平均に依存するなら、TPとSLも半々で機能するからだ。

そして、もし平均があなたにとって何でもないものであれば、TPとSLは純粋なフィッティングであり、純粋な50/50であり、オプティマイザーのおもちゃである。

単純なパターンの統計は長期トレンドに依存する。そして、マニュアルトレーダーの仕事に基づいて、彼らはまた、プラスで長期的にダウントレードをアップ独立したパターンを取引する。

しかし、複雑なパターンはめったに表示されません。残された唯一の選択肢は、統計の小さなサンプルを無視し、ニューラルネットワークにそれらをフィードしようとすることです。
1...333833393340334133423343334433453346334733483349335033513352...3399
新しいコメント