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 3369

[Andrey Dik]

Aleksey Nikolayev #:

大雑把に言えば、ある対象を予測するモデルは、その対象を記述する何らかのモデルと常に等価である、という定理がある。私たちは常に、欲望に加えて市場についても何らかのモデルを構築していることがわかる。

同一性定理がある。簡単に言えば、"ラクダのように見えるもの、ラクダのように飲むもの、ラクダのように匂うものがあれば、それはラクダである "ということだ。

この目的のためには、与えられた領域のすべての価格増分の合計、システムによって獲得されたピップの合計を計算し、それらを比較する必要があります。

同じように、os上のシステムのオリジナルへの準拠のドリフトの程度を推定することができます。

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Nikolayev #:

大雑把に言えば、ある対象を予測するモデルは、その対象を記述する何らかのモデルと常に等価である、という定理がある。私たちは常に、そうしたいという欲求に加えて、市場に関する何らかのモデルを構築していることがわかる。

なるほど）

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

大雑把に言えば、ある対象を予測するモデルは、その対象を記述する何らかのモデルと常に等価である、という定理がある。私たちは常に、欲望に加えて市場についても何らかのモデルを構築していることがわかる。

まあ、当たり前のことだ。

しかし、私はこう訂正する。

ある対象を予測することに成功した モデルは 、 その対象を記述する何らかのモデルと常に等価である。

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:

まあ、それは明らかだ。

ただ、僕なら微調整を加えるね。

ある 物体をうまく 予測するモデルは、その物体を記述するモデルと常に等価である。

これは、トレンドが継続するという前提に立ち、"ゼロから "計画を立てる場合には正しい。

しかし、投資ベースのモデルには全く当てはまらない。

キネスコープテレビを例にとると、過去に基づいて計画を立てる。何年もうまくいく。しかし、これらの計画は、液晶テレビのような別の物理的原理を持つテレビが登場する可能性を考慮していない。

経済学では、この例はどこでも通用する。市場経済における不況の周期性は、古いものの過剰生産と新しいものの出現に基づいている。

[mytarmailS]

馬も人間もごちゃ混ぜだ。

[Maxim Dmitrievsky]

それで？なぜ誰も自分の業績について書かないのか？それともこのまま首を絞め続けるのか？:)

誰かONNXを完走させた人いる？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
馬と人がごっちゃになってる。

記事は？

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
記事はどこ？

マキシムは何を話しているのか

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
マキシムについて

MOについて。ある種のボットかもしれない。

インテリジェントな製品を

RLに関する記事はすでに70もある。他のトピックが必要だ :)

[Bogard_11]

СанСаныч Фоменко パターンを探す。前処理に多少の努力を払えば、そのようなパターンは将来20％以下の分類誤差を与えるだろう。

パターンはただ一つ、別名パターンである。どんな動きもABCに単純化すれば、そのパターンのマット比率をすべて見つけることができる。機械学習がなくても、手作業で簡単に計算できるが。ラノックは学校の代数や幾何学の授業よりも複雑ではない。