ベイズ回帰 - このアルゴリズムを使ってEAを作った方はいらっしゃいますか？ - ページ 44

[Alexey Burnakov]

Дмитрий:
また、分類は入力されたデータの特性に基づいて行われ、この特性が時間の経過とともに変化すると、将来的に分類を適用したときに誤った予測をすることになります

その通りです。データをビン（ポケット）に分解するのは簡単です。問題は、学習サンプル以外のデータでビンの確率分布が 変化した場合である。

[Alexey Burnakov]

Дмитрий:
悲しいことばかりだ...。

そうでもないんです。そんなことはありません。ロバスト統計は、もちろんデータが絶望的に非定常でない場合を除き、非定常性のアーチファクトを補正します。

[СанСаныч Фоменко]

Alexey Burnakov:
その通りです。データをビン（ポケット）に分解するのは簡単です。問題は、学習サンプル以外のデータで、ビンの確率分布が変化した場合である。

月の下には永遠に続くものはない。

しかし、分類にはトレーダーの耳目を集めるものがある。

私たちは座ってチャートとにらめっこしながら、いくつかのパターンを見つけようとします。そしてここに、2本のバーの交差点があるのです!そんな「頭でっかち」なパターンは言うまでもありません。

そして、アルゴリズムを実行すると、入力データの値の組み合わせである、出力変数に関連づけられる数百の木（マッシュの100倍の幸福度）を見つけることができるのです。ただ、魂とTAが親和しているだけで、どのようなレベルなのか！？

[Дмитрий]

木はゴミ、ランダムフォレストが真実

[Yuriy Asaulenko]

多分何か理解できていないと思うのですが、Wiener過程の微分の相関関数がデルタ関数だった場合、どのような統計やモデルが語られるのでしょうか。もちろん、市場データは純粋な形でウィーナー過程ではありませんが（少なくとも均質な定常環境では）、今日の市場における相関は、通常1～2時間以内、多くは15～30分の間のどこかで有意になります。そして、実はこれが現実であり、「見かけ上の月の反射」ではないのです（c）。

[Vasiliy Sokolov]

Дмитрий:

非定常データは、時系列モデルで予測できない。統計モデル（回帰、自己回帰、平滑化など）、構造モデル（NS、分類、マルコフ連鎖など）のいずれも使用しない。

分野別モデルのみ

そこだ！そこから議論を始めるべきでした。

[Alexey Burnakov]

Yuriy Asaulenko:
明らかに何か理解できていないのですが、Wiener過程の微分の相関関数がデルタ関数である場合、どのような統計学、どのようなモデルで話をすればいいのでしょうか。もちろん、市場データは純粋な形のウィーナー過程ではありませんが（少なくとも均質な定常環境では）、今日の市場における相関は、通常1～2時間以内、多くは15～30分の間のどこかで有意な間隔を保っています。そして、実はこれが現実であり、「見える月の映り込み」ではないこと（C）

私は、20分から1時間の間だけで、いくつかの予測因子について安定した「相関性」、より良い言い方をすれば「依存性」の存在を示しました。読み： https://www.mql5.com/ru/blogs/post/661499

しかし、これはまだ最終的な真実ではありません。ブール変数（値動きの符号を予測する）に対する確率の歪みの有意性は、より遠いホライズンにおいて存在する。これについては、また詳しく書きます。

[Alexey Burnakov]

СанСаныч Фоменко:

月の下には永遠に続くものはない。

しかし、分類にはトレーダーの耳目を集めるものがある。

私たちは座ってチャートとにらめっこしながら、いくつかのパターンを見つけようとします。そしてここに、2本のバーの交差点があるのです!そんな「頭でっかち」なパターンは言うまでもありません。

そして、アルゴリズムを実行すると、入力データの値の組み合わせである、出力変数に関連づけられる数百の木（マッシュの100倍の幸福度）を見つけることができるのです。ただ、魂とTAが親和しているだけで、どのようなレベルなのか！？

私は、離散データや離散形式への還元に対して、非常に前向きな姿勢を持っています。ここで重要なのは、その方法です。

[Vladimir Karputov]

Дмитрий:

非定常データは、時系列モデルで予測できない。統計モデル（回帰、自己回帰、平滑化など）、構造モデル（NS、分類、マルコフ連鎖など）のいずれも使用しない。

分野別モデルのみ

ドメインモデル」については、どこで読むことができますか？より正確には、私の理解する限り、対象領域「価格相場／為替相場」との関連で。

[Дмитрий]

Karputov Vladimir:
教科用図書モデル」については、どこで読むことができますか？より正確には、私の理解する限り、対象領域「価格相場／為替相場」との関連で。

応用編はファンダメンタルズ分析。

主題モデルとは、あるプロセスを時系列 以外の要因で説明するモデルである。例えば、熱力学