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 889

[Aleksey Vyazmikin]

エリブラリウス

学習時には、ニューロンの重みとオフセットを取得し、それに従って新しいデータに対する出力を計算する。

だから、彼女は単純に統計で重さを割り出したのだ。そうでなければ、最後の小節が何であったかを知ることなく、重みを配分することはできません。それとも網が思ったより原始的なのか...。

[Forester]

アレクセイ・ヴャジミキン

だから、彼女は単純に統計で重さを割り出したのだ。そうでなければ、最後の小節が何であったかを知ることなく、重みを配分することはできません。あるいは、ネットは思ったより原始的なのか...。

もちろん統計によって、森と同じように、あなたのアレイと同じように。

[Aleksey Vyazmikin]

エリブラリウス
確かに統計では、森もそうだし、アレイもそうですね。

つまり、それならどの年代で分析に提出すればいいのか、意味がない。

[Maxim Dmitrievsky]

アレクセイ・ヴャジミキン

つまり、それならどの年代で情報を分析すべきかは意味がないのです。

ほとんどない。ただ、ロックローやリカバリーがあるから。

が、普通に自力で低域を脱するので、必要なら何度か再トレーニングして比較するとよいでしょう。

[forexman77]

ランダムフォレストの 最適な木はどのように選択されるのですか、それとも平均的な木が作られるのですか？

[Aleksey Vyazmikin]

ツリーのルールが少ないほど、モデルは安定すると考えてよいのでしょうか？

では、どの程度の比率が正常とされるのでしょうか。私はトレーニングのために403933行を持っており、69779ルールを形成し、すべての5.79行のために1ルール、私には多すぎると思われることが判明した、またはそれが正常である？信頼性を見ると、比率が上向きに変化しているので、分布が均等 ではないことになるのですが、そこをどう見るか......。

[Aleksey Vyazmikin]

ここに最初のテスト対象が準備されました - トレーニング2015年から2016年、そして2017年から選択された木のルールで純粋な取引 - 負けなかった - すでに良い？

NSを使わない取引に反対する～トレーニング（う～ん、チューニングと最適化）2016～2017年

結局、ルールを選んでコード化するという、非常に手間のかかる手作業になったのですが......。そのためには、何らかの自動化が必要です。

[Aleksey Vyazmikin]

そして、これは入力のための木のルールによる2017-2018ですが、まだ学習データセットにフィルタが統合されていない状態です

[Aleksey Vyazmikin]

アレクセイ・ヴャジミキン

何らかの自動化が必要なのです。

了解！プログラムは、異なる入力データを持つ行をルールごとにグループ化しました（そして、結果をファイルとしてアンロードできることをお伝えしましたが、各行、統計、ルール番号にいくつかの変数のセットがあります）、今度は、これらの行のどの変数が同じかを見つける必要があります - これがルールとなります！このルールでは、入力データ、統計、ルール番号、ルール番号の3つの変数があります。

寝て、どうしたらうまく整理できるか考えます。何かアイデアがあれば、書いてください。

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Vyazmikin：

了解！プログラムは、異なる入力データを持つ行をルールごとにグループ化しました（そして、結果をファイルとしてアンロードできることをお伝えしましたが、各行、統計、ルール番号にいくつかの変数のセットがあります）、今度は、これらの行のどの変数が同じかを見つける必要があります - それがルールになります！...............そして、あなたは、これらの行のどの変数が同じであるかを見つける必要があります。

寝て、より良い整理の仕方を考えます - アイデアがあれば - 書いてください!

木がない状態ですでに動作しています。

必要であれば、コードを利用することができます。