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 3382

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例えばCatbustには、よく使われる "eval metrics "が15個ほど組み込まれている。データセットがバランスされている場合はaccuracyが、そうでない場合はbalanced accuracyがよく使われる。それ以外は大きな違いはない。データがゴミのようであれば、メトリクスは役に立たない。
 
fxsaber #:

ある種のずる賢さがある。リンクは開くことを確認するためのものだ。興味がある」人は誰も掘り下げない。学術的な著作物はもちろん、アンドレイの噛み砕いた記事など誰も読まないだろう。


独自の最適化アルゴリズムのランキングを計算できる機能を備えた、このわかりやすいTOPを見た人はいるのだろうか？

https://habr.com/ru/users/belyalova/publications/articles/

いや、ただ、このトピックは本当に複雑で、このトピックに関する明らかな研究はほとんどない。 そして、生産的な研究はさらに少ない))))))

 

トピックは面白いのに、「誰が先生か」論争に終始している。

何か 応用的な 問題は どうだろう？ それを解いた人がジェダイだ。

 
fxsaber #:
アルゴリズムの堅牢性を評価するという点では。あなたの場合、それはこのアルゴリズムの一部だからです。トピックはMOについてなので、MT5オプティマイザーという特別なケースではなく、MOの観点から書いています。
 
Aleksey Nikolayev #:
関数空間における多基準最適化に関する具体的なアルゴリズムへのリンクが欲しい。しかし、もし提供する気がないのであれば、わかりやすくするためにツラツラと説明するのがベストだ）検索に時間を費やすのは不本意 だ。

残念ながら、これは正しい。何千冊もの本を掘り起こし、それらをふるいにかけて、穀物と籾殻を分けたいと思う人はほとんどいないだろう。私は14年前にそれをやった。ダウンロードし、収集し、ふるいにかけ、フォルダに入れた。そして結局、どうなった？非難と中傷だ。

それはあなたには当てはまらない。この参考文献リストが、あなたが必要な情報を探すのに役立つことを願っている。特にカルペンコとサイモンを推薦する。情報量という点ではもっと確かなソースがあるが、資料を消化するのはより難しい。


ZЫ.誰かがそれを必要とするなら、このスレッドに興味深い文献へのリンクを貼ることができる。しかし、誰もそれを必要としないし、誰もそれをしないだろう。

 
データがゴミのようであれば、FFの選択は結果の質にほとんど影響を与えないという完璧な例だ。catbustメトリクスをそれぞれ試してみてください。データがゴミでなければ、すべてうまくいく。

ただ理論家たちががむしゃらに吠え、誰かに何かを証明しようとしているだけだ。
 
Maxim Dmitrievsky #:
FFは同じでしょう？

彼はFFと最適化サーフェスを混同しているのだと思う

 
fxsaber #:

翻訳の問題ではない。

100セットがFFに依存していることは明らかだ。

もしFFを変化させる可能性があるのなら、パラメーターの平均値を使用するために、おそらく結果として得られる100のバリアントに対して最もヒープ分布を与えるFFを取ることは理にかなっています。

これがトレーディング・タスクの枠内で意味があるかどうかはわかりません。

 
fxsaber #:

最適化アルゴリズムのランキングを計算する機能を備えた、このわかりやすいトップを見たことがある人はいるだろうか？

https://habr.com/ru/users/belyalova/publications/articles/

はい。この女性には、アルゴリズム比較に関する興味深い記事がいくつかある。残念ながら、結果を再現するためのコードやベンチ条件は示されていない。

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