事故か、それとも認識されていないパターンか? - ページ 4

 

同僚ペアのすべてのプロパティを継承する引用符の品質フォワードテストについて、ある考えが浮かびました。

質問です。

本試験と同じ10年分の見積もりで、時間軸を逆にするのが現実的か。それは、後戻りすることですか?

12月31日にテストを開始するため。2018年、2008年12月31日に終了します。

時間的なボラティリティやティックの強 さは変わりませんが...。

質問...引用を逆にしたり、プログラムでテスターに履歴を逆に処理するように依頼する方法は?

 
vladzeit:

同僚ペアのすべてのプロパティを継承する引用符の品質フォワードテストについて、ある考えが浮かびました。

質問です。

本試験と同じ10年分の見積もりで、時間軸を逆にするのが現実的か。それは、後戻りすることですか?

12月31日にテストを開始するため。2018年、2008年12月31日に終了します。

時間的なボラティリティやティックの強 さは変わりませんが...。

質問。引用を逆にしたり、プログラム的にテスターに履歴を逆に処理するように依頼する方法は?

これは、フォワードではありません

 
vladzeit:

は、時間を逆行させる。後ろ向きってこと?

そうすることで、(お金を稼ぐしかない)原因と結果の関係を「逆算」に変えているのです。

無意味なことを作るな。引用符のプロパティを継承した合成は、いろいろな理由でできません。

もう何度も書かれていることですが、10年の歴史を5と5の2分割にすることです。

一方は開発と最適化、もう一方は(後に)フォワードテストです。この手法は単純で、機械学習では古くから知られている。

前方部分の5年間を1年ずつ5つに分けると、安定性がよりよくわかります。

 
secret:

そうすることで、(自分だけが儲かる)因果関係を「逆」に変えてしまうのです。

無意味なことを作るな。引用符のプロパティを継承した合成は、いろいろな理由でできません。

もう何度も書かれていることですが、10年の歴史を5と5の2分割にすることです。

一方は開発と最適化、もう一方は(後に)フォワードテストです。この手法は単純で、機械学習では古くから知られている。

5年分を1年分として5つに分ければ、ロバスト性がよりよくわかる。

何も表示されません。

ただ、原型は10年分を一度に収めたもので、それ以外の場合は、同じ卵でも横顔が違うだけで、塊で収めます

 
secret:

そうすることで、(自分だけが儲かる)因果関係を「逆」に変えてしまうのです。

無意味なことを作るな。引用符のプロパティを継承した合成は、いろいろな理由でできません。

もう何度も書かれていることですが、10年の歴史を5と5の2分割にすることです。

一方は開発と最適化、もう一方は(後に)フォワードテストです。この手法は単純で、機械学習では古くから知られている。

5年先の部分を1年ずつ5つに分けると、安定性がよりよくわかるでしょう。

そう杓子定規に考えないでください。

因果関係や、その他のティックシーケンス的な条件が大きく変わってくるというのは、私も同感ですが......。

しかし、私は確率で動くアルゴリズムを持っており、いくつかの条件付きでイーグル/テールタイプで、それはイベントシーケンスに敏感ではありません)。

ヘッドとテールが、過去の結果の履歴と、それを説明する順序に敏感でないのと同じように。

下のDimitriが正しく指摘しているように、私が10年間実行してきたテストは...。全編に渡って同じアルゴリズムで作っています。

歴史を潰してしまっては意味がない。でも、潰れました))

結果は同じです。

品質履歴や他の検証方法が十分でない。

 
Дмитрий:

フォワードではありません。

OK、フォワードじゃないんだ...。

しかし、そのようなチェック(前方)は、あなたの意見では品質が高いのでしょうか?

 
vladzeit:

OK、フォワードじゃないんだ...。

しかし、そのようなチェック(反転)は質的にも問題ないとお考えでしょうか?

ランダムな行で実行する - TSがそこに同じ「パターン」を「検出」する場合、あなたのシステムには何もない可能性が高いです。

そして、TSがランダムな行で利益を得られない場合 - それはランダムな行に存在しないが、価格である本物の弁護士を悪用する

 
vladzeit:

OK、フォワードじゃないんだ...。

しかし、そのようなチェック(前方)は、あなたの意見では品質となるのでしょうか?

いろいろなことが考えられます。例えば、実増分をランダムに混ぜて、この新しい順番でまとめることもできる。

ただ、問題は、何が言いたいのか?

 
Дмитрий:

ただ、原型では10年分を一度に収めるのですが、他の場合は塊で収めるので、同じ卵でも横顔が違うだけです

いいえ、フォワードはフィッティングが行われていない部分です。

 
vladzeit:

そう杓子定規に考えないでください。

私は、ある条件下での頭/尾のような確率で動作するアルゴリズムを持っています)、それはイベントのシーケンスに敏感ではありません。

ヘッドとテールが、過去の結果の履歴と、それを説明する順序に敏感でないのと同じように。

質的な歴史や他の検証方法を欠いている。

自分が知っているからこそ、断定的に言っているのです。あなたは誤謬に人生の何年かを浪費したい、あなたの権利)

どんなアルゴリズムも、確率の有無にかかわらず、将来の 価格行動を予測する。引用を遡ることで、アルゴリズムを無意味なものにしてしまうのです。

フォワード以外の方法はなく、必要性がない。すべては昔、賢い人たちが発明したもので、あなたはそれを使うだけでいいのです。これは全く議論の対象にならない。

このフォーラムの人たちが機械学習の教科書を読んでから議論に参加すれば、多くの疑問がひとりでに解決するはずです)