사실은 소음을 학습함으로써 우리는 중립 시스템을 얻는다는 것입니다. 또한 기본적으로 시장 데이터와 함께 무작위로 작동합니다. 그리고 시장에서 무작위로 행동하는 것이 시장이 어디로 갈지 알고 있다고 생각하는 것보다 더 수익성이 있습니다( 훈련된 그리드 는 알고 있다고 생각합니다).
따라서 시장은 항상 (대중을 상대로) 통계에 반하는 움직임을 시도하며 학습은 최악의 경우 통계를 벼락치기하고 기껏해야 패턴을 포착하는 것입니다. 그러나 시장은 항상 그 통계에 반하여 대중에 반하여 움직이려고 하기 때문에 통계도 규칙도 미래에는 작동하지 않습니다. 원이 닫혀 있습니다. 훈련은 의미가 없습니다. (재훈련 없이 좋은 방식으로) 학습될 모든 것은 OOS에서 쓸모가 없습니다.
따라서 무작위로 훈련된 시스템의 시장 데이터에 대한 평균(좋지도 나쁘지도 않은) 결과가 나옵니다. 이러한 생각은 2009년 어딘가에서 내가 기본적으로 무작위 데이터에서 매개변수적 특성을 가진 합성 시리즈를 생성하고 이러한 데이터에서 TS가 어떻게 행동하는지 연구하고 실제 시장 데이터에 적용할 것을 제안했을 때 여전히 목소리를 냈습니다. 시장에 대한 "비관적 접근"이라고 할 수 있습니다.
"낙관적" 접근 방식은 같은 해에 내가 "흐름 패턴"을 표명한 것과 같은 방식입니다. 요점은 동일합니다. 시장은 지속적으로 변화하지만 차이점은 이러한 변화를 추적하고, 시장의 파생 상품을 추적하고, 변화에 대해(또는 변화에 따라) 거래한다는 것입니다.
"비관적"과 "낙관적" 접근 방식은 서로 모순되지 않으며 다른 각도(얼굴/프로파일)에서 시장을 바라보십시오.
그리고 당신을 염두에 두십시오. 나는 시장이 무작위적이라는 말을 한 마디도 하지 않았습니다. 시장이 무작위적이라면 무작위 데이터로 훈련된 모델에서는 이러한 효과를 볼 수 없습니다. 예, 그리고 그들은 삼촌을 무작위 시장으로 만들지 않을 것입니다(경제는 그녀의 다리 뒤에 있습니다).
랜덤 하우스에서 '나만의 방식으로' 작업 패턴을 선택하려고 했고, 모델은 아주 오랜 시간 훈련을 받았고, 가장 먼저 구매하기 좋은 패턴을 선택한 다음 스튜디오를 끊고 완성까지 덮어야 했습니다. 작업, 모델을 저장했지만 대상이 유지되지 않았고 실제로 패턴 검색이 불가능하게되어 전체 모델을 다시 훈련해야합니다. 귀찮은 ...
그리고 내가 녹음할 수 있었던 유일한 패턴은 꽤 좋은 것으로 밝혀졌습니다 (또는 그렇게 생각하고 싶습니다 :))))
매우 좋아 보입니다. 동의합니다!
세다 수익성 77%가 좋다
1d2보다 큰 테이크/스톱 비율도 +- 나쁘지 않습니다.
짜증나는 것은 단 두 가지입니다. oos에 이러한 패턴이 9개뿐이라는 사실, 이것은 통계를 위한 것이 아니며 두 번째로, 시장에 있는 거의 모든 oos가 추세를 보이고 있고 구매 자체에 패턴이 있으므로 인하가 정확하지 않을 수 있습니다. 적당해 그냥 우연히 일어난 일이야 커스터마이징 안 했어도 괜찮아
요컨대, 모델을 다시 훈련하고 테스트하고 테스트하고 생각하고 다시 테스트해야합니다 ... 그 동안 모두에게 행운을 빕니다)
랜덤 하우스에서 '나만의 방식으로' 작업 패턴을 선택하려고 했고, 모델은 아주 오랜 시간 훈련을 받았고, 가장 먼저 구매하기 좋은 패턴을 선택한 다음 스튜디오를 끊고 완성까지 덮어야 했습니다. 작업, 모델을 저장했지만 대상이 유지되지 않았고 실제로 패턴 검색이 불가능하게되어 전체 모델을 다시 훈련해야합니다. 귀찮은 ...
그리고 내가 녹음할 수 있었던 유일한 패턴은 꽤 좋은 것으로 밝혀졌습니다 (또는 그렇게 생각하고 싶습니다 :))))
매우 좋아 보입니다. 동의합니다!
세다 수익성 77%가 좋다
1d2보다 큰 테이크/스톱 비율도 +- 나쁘지 않습니다.
짜증나는 것은 단 두 가지입니다. oos에 이러한 패턴이 9개뿐이라는 사실, 이것은 통계를 위한 것이 아니며 두 번째로, 시장에 있는 거의 모든 oos가 추세를 보이고 있고 구매 자체에 패턴이 있으므로 인하가 정확하지 않을 수 있습니다. 적당해 그냥 우연히 일어난 일이야 커스터마이징 안 했어도 괜찮아
요컨대, 모델을 다시 훈련하고 테스트하고 테스트하고 생각하고 다시 테스트해야합니다 ... 그 동안 모두에게 행운을 빕니다)
마법사_ : 관심을 위해 새로운 데이터 세트를 찾았습니다. 독성이 조금 앞서 있습니다. 간신히 찾았습니다))) 따라 잡기 ... https://numer.ai/
문제가 발생했습니다.
지난 번과 같은 매개변수로 같은 모델을 택했는데, 평가 후 결과가 더 나빠졌다. 모델 매개변수를 다시 선택하고 교차 검증해야 했습니다. 나는 돌아다니며 다른 모델을 훈련하기로 결정했고 훈련 데이터에서 훨씬 더 나은 결과를 얻었습니다. 잠깐, 나는이 두 번째 모델의 예측을 채웠고 numerai의 로그 손실은 반대로 더 나빴습니다. 무질서. 첫 번째 모델로 돌아가서 교차 검증하겠습니다...
그래서 뭐? 분명히 모든 것이 나쁘다? 매수 후 보유 시장을 이길 수는 없었습니다.
질문은 아닙니다...
문제는 무작위로 훈련된 모델이 원래 시장 데이터에서 훈련된 모델보다 새로운 시장 데이터(OOS)에서 더 나은 느낌을 주는 이유입니다.
ps 아무도 슈퍼 시스템을 만들려고 하지 않았습니다
질문은 아닙니다...
문제는 무작위로 훈련된 모델이 원래 시장 데이터에서 훈련된 모델보다 새로운 시장 데이터(OOS)에서 더 나은 느낌을 주는 이유입니다.
ps 아무도 슈퍼 시스템을 만들려고 하지 않았습니다
재훈련. 과도하게 훈련된 모델은 특성이 전혀 없습니다.
질문...
1) 무작위로 훈련된 것이 재훈련되지 않는 이유는 무엇입니까?
2) 무작위로 훈련된 것이 보낸 입금을 병합하지 않는 이유는 무엇입니까?
3) 왜 실제 데이터로 학습된 데이터가 이러한 추세의 방향으로 병합됩니까?
질문...
1) 무작위로 훈련된 것이 재훈련되지 않는 이유는 무엇입니까?
2) 무작위로 훈련된 것이 보낸 입금을 병합하지 않는 이유는 무엇입니까?
3) 왜 실제 데이터로 학습된 데이터가 이러한 추세의 방향으로 병합됩니까?
제 생각에는 (확실하지 않음)
질문...
1) 무작위로 훈련된 것이 재훈련되지 않는 이유는 무엇입니까?
2) 무작위로 훈련된 사람이 보낸 보증금을 배수하지 않는 이유는 무엇입니까?
3) 왜 실제 데이터로 학습된 데이터가 이러한 추세의 방향으로 병합됩니까?
사실은 소음을 학습함으로써 우리는 중립 시스템을 얻는다는 것입니다. 또한 기본적으로 시장 데이터와 함께 무작위로 작동합니다. 그리고 시장에서 무작위로 행동하는 것이 시장이 어디로 갈지 알고 있다고 생각하는 것보다 더 수익성이 있습니다( 훈련된 그리드 는 알고 있다고 생각합니다).
따라서 시장은 항상 (대중을 상대로) 통계에 반하는 움직임을 시도하며 학습은 최악의 경우 통계를 벼락치기하고 기껏해야 패턴을 포착하는 것입니다. 그러나 시장은 항상 그 통계에 반하여 대중에 반하여 움직이려고 하기 때문에 통계도 규칙도 미래에는 작동하지 않습니다. 원이 닫혀 있습니다. 훈련은 의미가 없습니다. (재훈련 없이 좋은 방식으로) 학습될 모든 것은 OOS에서 쓸모가 없습니다.
따라서 무작위로 훈련된 시스템의 시장 데이터에 대한 평균(좋지도 나쁘지도 않은) 결과가 나옵니다. 이러한 생각은 2009년 어딘가에서 내가 기본적으로 무작위 데이터에서 매개변수적 특성을 가진 합성 시리즈를 생성하고 이러한 데이터에서 TS가 어떻게 행동하는지 연구하고 실제 시장 데이터에 적용할 것을 제안했을 때 여전히 목소리를 냈습니다. 시장에 대한 "비관적 접근"이라고 할 수 있습니다.
"낙관적" 접근 방식은 같은 해에 내가 "흐름 패턴"을 표명한 것과 같은 방식입니다. 요점은 동일합니다. 시장은 지속적으로 변화하지만 차이점은 이러한 변화를 추적하고, 시장의 파생 상품을 추적하고, 변화에 대해(또는 변화에 따라) 거래한다는 것입니다.
"비관적"과 "낙관적" 접근 방식은 서로 모순되지 않으며 다른 각도(얼굴/프로파일)에서 시장을 바라보십시오.
그리고 당신을 염두에 두십시오. 나는 시장이 무작위적이라는 말을 한 마디도 하지 않았습니다. 시장이 무작위적이라면 무작위 데이터로 훈련된 모델에서는 이러한 효과를 볼 수 없습니다. 예, 그리고 그들은 삼촌을 무작위 시장으로 만들지 않을 것입니다(경제는 그녀의 다리 뒤에 있습니다).
랜덤 하우스에서 '나만의 방식으로' 작업 패턴을 선택하려고 했고, 모델은 아주 오랜 시간 훈련을 받았고, 가장 먼저 구매하기 좋은 패턴을 선택한 다음 스튜디오를 끊고 완성까지 덮어야 했습니다. 작업, 모델을 저장했지만 대상이 유지되지 않았고 실제로 패턴 검색이 불가능하게되어 전체 모델을 다시 훈련해야합니다. 귀찮은 ...
그리고 내가 녹음할 수 있었던 유일한 패턴은 꽤 좋은 것으로 밝혀졌습니다 (또는 그렇게 생각하고 싶습니다 :))))
매우 좋아 보입니다. 동의합니다!
세다 수익성 77%가 좋다
1d2보다 큰 테이크/스톱 비율도 +- 나쁘지 않습니다.
짜증나는 것은 단 두 가지입니다. oos에 이러한 패턴이 9개뿐이라는 사실, 이것은 통계를 위한 것이 아니며 두 번째로, 시장에 있는 거의 모든 oos가 추세를 보이고 있고 구매 자체에 패턴이 있으므로 인하가 정확하지 않을 수 있습니다. 적당해 그냥 우연히 일어난 일이야 커스터마이징 안 했어도 괜찮아
요컨대, 모델을 다시 훈련하고 테스트하고 테스트하고 생각하고 다시 테스트해야합니다 ... 그 동안 모두에게 행운을 빕니다)
랜덤 하우스에서 '나만의 방식으로' 작업 패턴을 선택하려고 했고, 모델은 아주 오랜 시간 훈련을 받았고, 가장 먼저 구매하기 좋은 패턴을 선택한 다음 스튜디오를 끊고 완성까지 덮어야 했습니다. 작업, 모델을 저장했지만 대상이 유지되지 않았고 실제로 패턴 검색이 불가능하게되어 전체 모델을 다시 훈련해야합니다. 귀찮은 ...
그리고 내가 녹음할 수 있었던 유일한 패턴은 꽤 좋은 것으로 밝혀졌습니다 (또는 그렇게 생각하고 싶습니다 :))))
매우 좋아 보입니다. 동의합니다!
세다 수익성 77%가 좋다
1d2보다 큰 테이크/스톱 비율도 +- 나쁘지 않습니다.
짜증나는 것은 단 두 가지입니다. oos에 이러한 패턴이 9개뿐이라는 사실, 이것은 통계를 위한 것이 아니며 두 번째로, 시장에 있는 거의 모든 oos가 추세를 보이고 있고 구매 자체에 패턴이 있으므로 인하가 정확하지 않을 수 있습니다. 적당해 그냥 우연히 일어난 일이야 커스터마이징 안 했어도 괜찮아
요컨대, 모델을 다시 훈련하고 테스트하고 테스트하고 생각하고 다시 테스트해야합니다 ... 그 동안 모두에게 행운을 빕니다)
관심을 위해 새로운 데이터 세트를 찾았습니다.
독성이 조금 앞서 있습니다. 간신히 찾았습니다))) 따라 잡기 ...
https://numer.ai/
문제가 발생했습니다.
지난 번과 같은 매개변수로 같은 모델을 택했는데, 평가 후 결과가 더 나빠졌다. 모델 매개변수를 다시 선택하고 교차 검증해야 했습니다. 나는 돌아다니며 다른 모델을 훈련하기로 결정했고 훈련 데이터에서 훨씬 더 나은 결과를 얻었습니다. 잠깐, 나는이 두 번째 모델의 예측을 채웠고 numerai의 로그 손실은 반대로 더 나빴습니다. 무질서. 첫 번째 모델로 돌아가서 교차 검증하겠습니다...
같은 패턴을 확인했지만 반년(oos) 이 아니라(처음처럼) 5년(oos)
지표는 모두 격렬하게 떨어졌지만 패턴이 작동 언어가 아니라고 말하는 것은 회전하지 않고 정지/테이크는 모두 동일하며 아무 것도 변경되지 않고 조정되지 않았으며 또한 시장에서 꾸준한 하락세를 알 수 있습니다. 롱, 그래서 우리는 롱만 거래할 수 있습니다
스톱 앤 테이크를 최적화하면 더 나은 사진을 얻을 수 있지만 여전히 적합합니다.
나는 이 모든 것에 약간 의아해하는데, 왜 그것이 작동하는 걸까요?!?!?
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청중을위한 또 다른 질문 : 일반적으로 누군가에게 흥미 롭습니다. 내가 게시하는 것, 그렇지 않으면 관심이 없습니다 ...
어쩌면 아무도 그것을 필요로하지 않을 수도 있습니다. 그리고 나는 단지 가지를 막고 있습니까?
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청중을위한 또 다른 질문 : 일반적으로 누군가에게 흥미 롭습니다. 내가 게시하는 것, 그렇지 않으면 관심이 없습니다 ...
아무도 그것을 필요로하지 않을 수도 있지만 나는 단지 가지를 막고 있습니까?
물론 흥미롭습니다.
이제 실시간. 여기에서 모니터링을 잊지 마세요.