カオスにはパターンがあるのか？それを探してみよう！特定のサンプルを例にした機械学習。 - ページ 10

[Aleksey Vyazmikin]

緑と赤のカーブの間に良いデルタマージンがあるのがわかります。

しかし以下では、試験サンプルでデルタがどのように縮小したかを見ることができます。

テスターと比較して、計算されたバランスは少し楽観的であることが判明しましたが、構造は同じです。

[Forester]

Aleksey Vyazmikin #:

緑と赤のカーブの間に余裕のあるデルタが見えますが、これが利益です。

しかし以下では、試験サンプルでデルタがどのように縮小したかを見ることができます。

テスターと比較して、計算されたバランスは少し楽観的であることが判明しましたが、構造は同じです。

0.10500が最良の選択です。あなたとほぼ同じです。しかし、バランスラインは異なる。それに誤差は0.5くらい。リスキーだし、少し悪くなるし、排水が始まるかもしれない。4200回の取引で、1回あたりわずか0.10500 /4200 ~= 0.00002。非常にリスクが高い。スプレッド、スリッページなどで、すべての賞金を食いつぶしてしまうだろう。

[Aleksey Vyazmikin]

elibrarius #:
0.01050がベスト。あなたとほぼ同じです。でもバランスラインは違う。それに誤差が0.5くらいある。リスクが高いので、少しずつ悪化し、排水が始まるかもしれません。4200回トレードして、1回あたり0.01050 /4200 ~= 0.00002しか勝てない。非常に危険です。スプレッド、スリッページなどで賞金を食いつぶしてしまう。

このモデルにより、収益性の高い取引の割合が4％増加し、さらにMMは同額を提供します - そして今、あなたは搾取について考えることができます。

しかし、このマークアップは正しくないと思います。なぜなら、市場構造に基づいていないからです。トレーニングのために類似の市場条件を比較しようとする試みがないので、モデルはそれ自体ですべてを行う必要があります。

[Aleksey Vyazmikin]

また、最終的には2つのモデル（買い方と売り方）でバランスを決めるべきだと思う。

[Forester]

Aleksey Vyazmikin #:
また、バランスは最終的に2つのモデル（売りと買い）で決めるべきだと思う。

私もそう思っていますし、私の実験でもそうしています。1つのモデルは全体的に最良の結果を探します。2つのベストモデルは1つよりも全体的に優れているはずだ。しかしその一方で、2つのモデルはより速くオーバートレーニングする可能性がある。

[Forester]

Aleksey Vyazmikin #:
また、最終的には2つのモデル（買いと売り）でバランスを決めるべきだと思います。

最初の2列について学ぶ）H1の最後のサンプルについて。

[Aleksey Vyazmikin]

elibrarius #:
H1の最後のサンプル。

時間パターンは回復するか？

[Forester]

Aleksey Vyazmikin #:

時間的なパターンを拾っているのか？

そうだ。結果をご覧ください

[Aleksey Vyazmikin]

elibrarius #:
私はそうする。どんな結果が出るか見てみよう

今、別のアプローチでちょっと楽しんでいるんだ。でも、それが明らかであれば、それを見つけることもできると思う。

[Forester]

Aleksey Vyazmikin #:

今、別のアプローチでちょっと楽しんでいるんだ。まだ確認する機会がないんだ。でも、すべてが明らかであれば、きっと見つかると思う。

ポイントは、5000以上の機能よりも2倍優れているということだ。
他の5000以上のフィーチャーは結果を悪化させるだけだということがわかりました。
この2つであなたのモデルが何を示すかを比較するのは興味深い。