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 60

[Mihail Marchukajtes]

アレクセイ・ブルナコフ
トレーニングや検証のためのデータの期間は？2、3日に見えますか？率直に言って、何も書いてありません。

実は5分足で買い100本、売り100本のシグナルが3週間なんです...。というわけで......。

[Alexey Burnakov]

ミハイル・マルキュカイツ
まあ実際は5分足で買いシグナル100本、売りシグナル100本で3週間なんですけどね...。というわけで......。

まだまだ物足りないですね。3週間、純粋な運でない確率を計算しなさい。

[Yury Reshetov]

ミハイル・マルキュカイツ

そして、どんな入力データも出力データに変換することができ、システムはしばらくの間動作するので、探している人は必ず見つけることができます :-)

だから、本当に小さなデータいじりで、一般化のレベルが90％の許容範囲内の数字まで成長する......。

ご指摘ありがとうございます。なぜなら、ここでは将来の価格動向を予測しようとしているからです。しかし、それはTA信号からすでに些細なことで分かっており、信号を信頼性によって分類すればよいことが分かったのです。

[Mihail Marchukajtes]

アレクセイ・ブルナコフ
まだまだ物足りないですね。3週間で純粋な運でない確率を考える。

いや、3週間同じパタンナーで、少なくとも1週間は未来と同じように市場の反応があることが重要なのですが......。

[Yury Reshetov]

ミハイル・マルキュカイツ

さて、今持っている画像で動作している例は、このファイルから作られています。

ありがとうございました。

100回聞くより、1回感じるほうがいい。言葉では伝わらないこともあるので、いつも実例を見ながら理解するのがずっと簡単です。

[Mihail Marchukajtes]

ユーリー・レシェトフ
ご指摘ありがとうございます。将来の値動きの方向性を予測しようとしているのです。しかし、それはTA信号からすでに些細なことで分かっており、信号を信頼性によって分類すればよいことが分かったのです。

NSスペシャリストには、2つのレベルがあります。1つ目は開発者、つまりユーリさんで、2つ目はユーザー、つまり私です。ネットワークを書くことと、それをどう使うかは別物です。ネットワークは2種類に分けられ、予知するものもあります。その他は分類しています。予測ネットワークは、その問いに答える...「将来、予測値（N本の棒グラフ、予測しきい値）は、○○か△△になる」 ここから結論を出し、決断するのです。分類網が教えてくれる。"現状は真か偽か "という情報をもとに、再び推論を行う。未来を知ることは不可能なのだから、現在地を正確に把握し、そのうえで結論を出し、適切な手段を講じることが必要だと、私はずっと前から考えていたのだ...。

チェスの世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフ氏は、かつて「次の手を考えているのは、何手先のゲームだと思うか」と聞かれたことがある。誰もが、ギャリーが大見得を切って、優勝の秘密を明かしてくれると思った。しかし、「チェスは何手先まで考えるかではなく、どれだけ現状を分析できるかが重要だ。

Yuryのメソッドの全エッセンス、これには特に感謝したいのですが、私としては、彼の発案したものを構築し使用する上で、様々な方法で手助けをする用意があります :-)

[Alexey Burnakov]

ミハイル・マルキュカイツ
初心者のためのサンプラーやサンプルアウトの赤い線の後。かなり実現性が高いと思います。確かに今日はミスがありましたが、それはそれでいいんです......。間違いなどないのだが...。

きれいな絵を見せていますね。私は奇跡を信じません。

あなたの買いシグナルの後、相場が2桁ほど下がり続けるような絵が描けるのです。売るときも同じです。ラーニングカーブの後の1週間、市場が同じように動くとどうやって判断するのでしょうか？

[Mihail Marchukajtes]

アレクセイ・ブルナコフ

きれいな絵を見せていますね。私は奇跡を信じません。

あなたの買いシグナルの後、相場が2桁ほど下がり続けるような絵が描けるのです。売るときも同じです。ラーニングカーブの後の1週間、市場が同じように動くとどのように判断するのですか？

まさかね。総数からエラーの数を観察し、エラーが増えたら、ネットワークをオーバートレーニングする必要があります。例えば、20個の信号のうち4個のエラーが出たらOKで、エラーが増えたらネットの再トレーニングが必要です。もうひとつの疑問は......どの機種を選べば、10回分の信号を信頼できるのか、ということです。まあ、ユーリはなんとなくそう言っていた。二項モデル、三項モデルともに最大限の汎化度を示すモデルを選び、作業を開始しよう。そして、戦略の実行時間を質的に増やすには、学習可能な間隔を長くする必要があり、そのためには入力数を増やす必要があります。つまり、10個の入力で100個の信号をゼロにすることができます。15入力で225エントリーを扱えるので、6週間分のシグナルとなり、ネットワークのサンプル切れ時間が1週間ではなく、2週間と長くなるのです。適切なエラー率でエラーを出さずに作業することは不可能です。このエラーが私の預金に与える影響を減らすことができれば、私はもう大丈夫です :-)

[Mihail Marchukajtes]

アレクセイ・ブルナコフ

きれいな絵を見せていますね。私は奇跡を信じません。

あなたの買いシグナルの後、相場が2桁ほど下がり続けるような絵が描けるのです。売るときも同じです。ラーニングカーブの後の1週間、市場が同じように動くとどのように判断するのですか？

買いたいと思えば、相場は自分に逆らい、損失を出し、損失を蹴って上からさらに稼いでくれる別のシグナルを待つことになるのです。もうひとつは、TSが次々とミスを犯し始めることです、その通り :-( でも、そうならないことを願っています :-)

[Alexey Burnakov]

ミハイル・マルキュカイツ
でも、もう一回やってもエラーにならないのは確かです。

あなたは、自分のモデルが長期にわたってどのように機能するのか、全くわかっていないのです。あなたのモデルは、よく選ばれたいくつかの写真に写っている信号を勘違いして、学習したノイズのセットかもしれません。

まずはやり方を考え直して、徹底的にテストすることをお勧めします。谷や山が見えてきて、もしかしたら、でも可能性は低いけど、ゼロ満期予想に少し勝てるかもしれない。そして、これらはすべて、実際のお金を失い始める前に行うことができます。