最適なパラメータ選択の機械化。共通項を見つけること。 - ページ 6

新しいコメント
 
paukas:
過去のデータにフィットしたシステムです。相性が良ければ、しばらくは利益が出るでしょう。そうでない場合は、再度調整する必要があります。利用可能なすべての履歴で」機能するシステムを考え出そうとしても、絶望的だ。 。
そうですね、特定のフィッティングにどれだけの自信を持てるかを見極めることですね。信頼区間は、任意のパラメータを推定するときに同じマット統計が動作し、確率が常に規定されています。例えば、0.95の確率でMOが区間内に存在する...トレーディングではもっと微妙なニュアンスがありますが、それでも十分に高い信頼性を持って見積もりを選択する必要があります。
 
paukas:
若いうちはそう思うだろうが、5年もすれば治るさ。
全然、逆でヒゲがグレーなんですけどね...。あなたの場合はそうでないことを祈ります)
 
OnGoing:

何をもって補うかではなく、統計学は評価の方法として全く適切でないということです。だから、はめ込み、自己欺瞞、錯覚と言われるのだ...。

もちろん、幻想に浸るのが好きな人は、そうする権利がある。

Nah))統計はツールであり、その正しい使い方を知らなければならない。どんな統計でもデマだと言うのは、使い方を間違えているからです)))
 
paukas:

だから、賢い人たちはフォワードテストを発明したのです。

だから、頭のいい人がするようなテストをする、そういうことです)
 
Avals:
No))統計はツールであり、正しい使い方を知る必要があります。どんな統計もデマだと言うのは、使い方を間違えているからです)))
マントラ)
 
OnGoing:
だから頭のいい人のやり方でテストをする、そういうことです)
それが私の仕事です。そして、あなたは聖杯を 探し続けるのです。
 
paukas:

若いうちはそう思うものです。 5年もすれば過ぎ去ることです。

だから、頭のいい人はフォワードテストを発明したのです。良いフィッティングの システムは、最適化された時の1/3の間隔でフォワードテストに耐えることができるはずです。

フォワードは欠点もあるツールです。例えば、システム的に/複数回使用すると、意味がなくなり、サンプル外領域がサンプル内になってしまう)))
 
Avals:
フォワードはデメリットもあるツールです。例えば、システム的に/複数回使用すると、意味がなくなり、サンプル外領域がサンプル内になってしまう)))
それはそうなんですが、試行回数も増えていくんです:)))
 
Europa:
また、2つのシステムのFSが例えば4と6の場合、一緒に（同時に）働くとFS=4+6=10になると聞いたことがあります。これについてはどう思われますか？
ゴネヲ。
 
OnGoing:
マントラ)
代替案をぜひお聞かせください。ただ、哲学のレベルではなく、実践のレベル
12345678910111213...18
新しいコメント