最適化の本質 - ページ 6

 
pronych:

ただのファッションです。新しいものです。低評価の人をボロクソに言うこと。心配しないで、あなたの評価を保存してください。あるいは5年後にまた来てください、トレンドが変わっているかもしれませんよ))。

低評価で劣等感を抱いている人は、ex5をテーマにするのではなく、何か便利なものをベースに置くといいと思います。

papaklass

そして、ここで話題提供者の行動様式は、個人的にはhrenfxの様式を思い起こさせる:「A」と言い、「B」と言いたくないのだ。

いいえ、そうではありません。
 
papaklass:

ここ(このスレッド)では誰もボロクソに言ってませんよ。議論の参加者は、評価を見ずに最適化に対する態度を表明している。

これは、あなたには当てはまりません。そして、TheXpertにも。改造って言ったでしょ?新しいものです。

そして、ファッションがある。気づかないわけがない。中身のない発言の数々を片付ける頃には、みんなもう質問を忘れている。

TheXpert です。

低評価で劣等感を抱いている人は、ex5をテーマにするのではなく、何か便利なものをベースに置くといいと思います。

前回ランク外だったときは、何も言いませんでした。それは重要なことではないと思うからです。ちなみに、それは返却されなかった、とか。だからやめておけ。

私自身の都合で、コドベースにコードを公開していないのです。まあ、そんな気はさらさらないんですけどね。

 
pronych:

あくまでファッションです。新しいものです。低評価の人をボロクソに言うこと。心配しないで、あなたの評価を保存してください。あるいは5年後にまた来てください、トレンドが変わっているかもしれません))。

冗談じゃない。

視聴率の問題だと思った、分かりやすく説明してくれてありがとう。

 
toxic:

視聴率の問題だと思った、分かりやすく説明してくれてありがとう。

おいおい、どうしたんだ。過剰反応かもしれないが、私は誠実に対応したつもりだ。 このスレッドには本当に文才のある人が集まっている...。

一般的な傾向としては、まさにその通りです。マスゴミに、どんな話題も封じ込めるために。トップ争いが繰り広げられる...ほとんどが初心者の方です。

気を悪くされた方、申し訳ありません。

 
pronych:

おいおい、何だよ。大げさかもしれないけど、本音で言ったんだ。 このスレッドには本当に文才のある人が集まっている...。

一般的な傾向としては、まさにその通りです。マスゴミに、あらゆる話題をシャットアウトするために。トップ争いが繰り広げられる...ほとんどが初心者の方です。

気分を害された方、申し訳ありません。

なるほど、私もランキングは半分冗談で、どうでもいいんです。

一般的に、アイデアの一つは、我々はそれがまた呼ばれるように "前方歩行"、 "ウィンドウのテスト "チャートを分析するということですが、この場合には、 "後方 歩行 "である、すなわち、テストされたシンボルの百万バーを持つ我々は10バーで100 000シフトでそれを高め、パラメータのダイナミクスを見ます。


だから、似たようなものが出てくるんです。


"移動 "の規則性がよくわかります。この規則性は「慣性」という意味でかなり「遅い」、つまり、 ある戦略では予測可能であるが、他の戦略ではかなりランダムである。

定性的」なタイプの戦略における極値シフトの力学 私は、近似的な方法と先の予測方法を見つけたのですが、率直に言って、それは一見したところ、それほど些細なことではありません。

そのような研究が誰かにとって意味のあるものであれば、私は考え続けることができますし、そうでなければ、考えることはできません。

 
toxic:

...

"移動 "の規則性を明確に見ることができる。この規則性は「慣性」という意味で「遅い」、つまり、 ある戦略では予測可能であるが、他の戦略ではかなりランダムである。

定性的」なタイプの戦略における極値シフトの力学 私は、近似的な方法と先の予測方法を見つけたのですが、率直に言って、それは一見したところ、それほど些細なことではありません。

このような研究が誰かにとって意味のあるものであれば、私は考え続けることができますし、そうでなければ、考えることはできません。

もちろん、これはとても興味深いことです。ありがとうございます。続けてください。どんな研究でも、たとえ結果が出なくても面白いものです。

 
toxic:

そして早速、極限状態の絵についての質問です。

バックテストの間隔が重なっていることがよくわかります。つまり、この重なりだけで「遅い」規則性を確保することができるのだ。ほとんどマッシュアップのようなものです。

フォワードはどうなっているのですか?

 
この掲示板には頭のいい人がいて、数学も苦手じゃないし、私は数学の成績が2だったのですが...)
 
TheXpert:

では、さっそく極限状態の絵について質問してみよう。

バックテストの間隔が重なっていることがよくわかります。つまり、この重なりだけで「遅い」規則性を確保することができる。ほとんどマッシュアップのようなものです。

フォワードはどうなっているのですか?

そうですね、この場合は99.9%重なっているので、マシュカとの類似性がありますし、ウィンドウスペクトログラフやウィンドウコレルグラムなどとの類似性もありますね。

SMA は、ウィンドウズテストがシングルサンプルテストと異なるのと同じように、MOと異なります。

ポイントは、まさに「山と谷」のダイナミクスの具体的な内容です。

正しい戦略」については前述しましたが、つまり「正しい」戦略であればあるほど、コクーンテストにおける極値のダイナミクスは予測しやすく、その絵はノイズが少ないのですが、それをどう計算するかはまだ生の定量的考察が残っているのです。

フォワードについては、何をもってフォワードとするかで微妙なところですが......私見では、フォワードでもバックワードでも違いはなく、フォワードによる1回限りの検証では、あまり代表性がない場合が多いように思います。だから 、一般的にはまだ開発中です)))技術的に解決しなければならないことが多すぎる。

今のところ、多くの断片的なテストがあり、中には超高性能なものや前方にあるものもありますが、現時点ではすべてがあまりにも「鼻につく」状態です。

このような「窓掛け」は、ある意味で、系列を比較的定常的で予測可能な状態に「微分」するというのが主な考え方である。

 

toxic:

私見ですが、前向きに装着しても後ろ向きに装着しても大差はないと思います。

パラメータを調整することをセンンプル(学習サンプル)またはバックテストと呼び、調整しないことをアウトオブサンプル(学習サンプルの外)またはフォワードと呼ぶから、あなたの見解は間違っている。

すなわち、フィッティング(最適化)が行われた履歴のいかなる部分もバックテストであり、定義上、フォワードにはなり得ないのです。