트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2647

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Maxim Kuznetsov #:

와이!

"활동가"와는 달리 특별한 교육과 경험이 있다는 것을 이해합니다 .... (이혼 센터에서 경제학 및 전문 경험이 있습니까?).

하지만 몇 번이나 그들을 놀리실 수 있습니까?

그냥 조롱하는 거고 있는 그대로 쓰는 거예요.
 
Maxim Kuznetsov #:

와이!

"활동가"와는 달리 특별한 교육과 경험이 있다는 것을 이해합니다 .... (이혼 센터에서 경제학 및 전문 경험이 있습니까?).

하지만 몇 번이나 놀리실 수 있나요?

오, 스털리츠/카운터스털리츠가 여기 있네요.)

 
괜찮아요... 굴곡과 이물질이 있는 정상 채널이지만 채널은 안정적입니다))))
 
Valeriy Yastremskiy #:
괜찮습니다... 구부러짐과 이물질이있는 일반 채널이지만 채널은 안정적입니다)))).
이것은 런트에서 가장 유용하고 전문적인 토론이며, 당신은 그것에 대한 교리 문답을 만들 수 있습니다.
 
Aleksey Nikolayev #:

간단한 알고리즘이 예측자 집합의 제한된 부분에서만 작동하는 것은 매우 정상적으로 보입니다.

샘플에서 "좋은" 상자에 해당하는 것을 단계적으로 제거하고 나머지 부분에 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 본질적으로는 부스팅과 비슷할 것입니다. 아마도 랜덤 포레스트와 비슷하게 할 수 있습니다. 큰 예측자 집합을 가져와 각 하위 집합에 대해 여러 개의 상자를 찾는 것입니다.

내가 올바르게 이해한다면 예측자를 결합하는 요점은 식별 된 상자를 서로 겹치지 않도록 배열하는 것이며, 겹치더라도 결과를 크게 악화시키지 않습니까?

 
Maxim Dmitrievsky #:
그냥 장난치는 거예요 있는 그대로 말하는 거예요

당신은 비하인드 스토리를 보지 못했을 뿐이죠.

;)

 
Renat Akhtyamov #:

여러분은 비하인드 스토리를 보지 못했을 뿐입니다.

;)

당연히 봤죠, 얼마 전까지만 해도 원숭이를 보고 웃고 있었으니까요.
 
Aleksey Vyazmikin #:

내가 올바르게 이해한다면 예측 변수를 결합하는 요점은 식별 된 상자가 서로 겹치지 않도록 배열하는 것이며, 겹치면 결과가 크게 악화되지 않습니까?

감지 된 상자로 무엇을해야하는지에 대한 질문은 복잡하고 가능한 모든 경우에 대한 명확한 모호하지 않은 규칙이 거의 없다고 생각합니다. 좋은, 잘 생각한 알고리즘은 아마도 꽤 비밀스러운 "노하우"일 것입니다.)

동일한 예측자 세트에서 케이스를 얻은 경우 교차하지 않는 것으로 충분할 수 있습니다. 교차점이 있는 경우 별도의 상자에 할당할 수 있으며, 그 상자를 여러 개의 상자로 분할할 수 있습니다. 그러나 상자의 수가 너무 많으면 샘플이 너무 많이 조각화됩니다. 따라서 상자의 개념을 규칙의 언어로 일반화할 수 있는데, 이는 AND에 부정과 OR을 추가하는 것을 의미합니다.

완전히 다른 예측 변수(예: 랜덤 포레스트 방법)에서 박스를 얻은 경우, 박스는 그 안에 해당하는 샘플 부분의 의미에서만 겹칠 수 있습니다. 여기에는 아마도 포트폴리오에 가까운 아이디어가 필요할 것입니다.

예측자 집합이 부분적으로 겹치는 경우, 아마도 여러 가지 접근 방식이 혼합되어 있을 수 있지만 확실하게 말하기는 어렵습니다.

이것을 어떻게 통합된 계획에 넣을 수 있는지 명확하지 않습니다. 의사 결정 트리를 간단하고 "멋지게" 구성하는 표준 방식은 이러한 문제를 우회하기 때문에 우리의 목적에 적합하지 않습니다. 가지 치기 알고리즘을 선택하여 개선 할 수 있지만 제 생각에는 규칙 구성 알고리즘을 창의적으로 재 작업하는 것이 좋습니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:
저도 봤어요. 얼마 전까지만 해도 원숭이 때문에 웃고 있었죠.

인형극에도 백스테이지가 있으니 말이 되죠.)

 
Aleksey Nikolayev #:

인형극에도 백스테이지가 있으니 말이 되죠)

:D

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