트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2857

 

나는 여기서 MO 덕분에 거래에서 엄청난 돈을 벌었고 당신은 단지 루저라고 말할 사람을 만나고 싶습니다.... 가급적이면 브로커 보고서 화면과 + 1000 % 미만의 차트가있는 것이 좋습니다.

하지만 아직 보지 못했습니다...

본다면 믿을 수 있을 것 같네요 :)

 
Maxim Dmitrievsky #:

어떤 포유류(카츠치크의 표현을 빌리자면)가 무언가를 설명하지 못하고 속삭이면서 다른 말로 '아무것도 아니다'라고 부른다고 가정해 봅시다. 여러분에 따르면 이 포유류는 과학을 하고 있으며 학자라는 칭호나 다른 칭호를 받을 자격이 있습니다.

그러나 평범한 관찰자의 관점에서 볼 때 그것은 말도 안되는 일에 종사하고 다른 정신적으로 미성숙 한 사람들을 혼란스럽게하기 때문에 미친 할머니 일뿐입니다.

물론 무작위 결과를 가진 블랙 박스 전후와 그 사이에는 설명 가능하고 이해할 수있는 연결이 없습니다. 3 - 7 세 미만 및 15 - 21 세 이후의 어린이. 모든 것이 똑같아 보이지만 컷은 다릅니다 ... 운명이요.

사라진 것이 아니라, 깨달았지만 귀족들에게 알릴 수 없었던 것))))

 
Andrey Miguzov #:

나는 여기서 MO 덕분에 거래에서 엄청난 돈을 벌었고 당신은 단지 패배자라고 말할 사람을 만나고 싶습니다.... 가급적이면 브로커 보고서 스크린샷과 + 1000% 미만의 차트를 첨부해 주세요.

하지만 지금까지 나는 그들 중 어느 것도 보지 못했습니다 ...

하나를 본다면 믿을 수 있을 것 같습니다 :)

당신과 나 외에는 아무도 믿지 마세요))))))))))))))))))))))))))))))))))))))

 
Valeriy Yastremskiy #:

물론 무작위 결과가 나오는 블랙박스 앞과 뒤, 그리고 그 사이에는 설명 가능하고 이해할 수 있는 연관성이 있습니다. 3~7세 미만과 15~21세 이후의 어린이. 모든 것이 똑같아 보이지만 컷은 다릅니다... 운명이죠...

사라진 것이 아니라, 깨달았지만 귀족들에게 전할 수 없었던 것))))

그래서 지금 의학 및 교육학 수준은 3-7 세 어린이가 모두 "일종의"같은 수준입니까?

그럼 왜 당신이 체르니 고프 스카 야를 좋아하는지 이해합니다.

제 생각에는 적절한 사람이라면 모든 어린이와 사람이 다르기 때문에 운명이 다르다고 말할 것입니다.
 
아니면 서양의 틀에 따라 일하고 있는 건 아닌지... 아들은 아들이 아니고 딸은 딸이 아닌지... 확인해야 합니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:

그렇다면 현재 의학 및 교육학 수준은 3~7세 어린이가 모두 "일종의" 같은 수준인가요?

글쎄요, 그럼 왜 당신이 체르니 고프 스카 야를 좋아하는지 이해합니다.

적절한 사람이라면 모든 어린이와 사람이 다르기 때문에 운명이 다르다고 말할 것이라고 생각합니다.

그것은 명백한 것을 이상하게 부정하는 것입니다. 오늘날 과학은 많은 것을 설명 할 수 없습니다. 그것은 일종의 역사와 같습니다. 아니면 오늘날 모든 것을 설명할 수 있고 증명할 수 있다고 생각하시나요?

 
한 남자가 모든 자녀를 똑같이 낳았다면 과학은 그에게 아무것도 설명 할 수 없으며 저를 훨씬 덜 설명 할 수 없습니다.

모두 썸씽의 잘못이죠, 확실히.
 
Andrey Miguzov #:

나는 여기서 MO 덕분에 거래에서 엄청난 돈을 벌었고 당신은 단지 루저라고 말할 사람을 만나고 싶습니다.... 가급적이면 브로커 보고서 스크린샷과 + 1000% 미만의 차트를 첨부해 주세요.

하지만 지금까지 나는 그들 중 어느 것도 보지 못했습니다 ...

하나를 본다면 믿을 수 있을 것 같습니다 :)

MO는 도구입니다, 모델이 필요합니다...

MO는 다변량 최적화입니다,

즉, 관측할 수 없는 매개변수를 찾는 것입니다,

즉, 피팅...


존재하지 않는 진공에 대한 매개 변수를 검색하면 결과는 하나이고 모델을 조정하면 결과가 달라집니다....

이미 작동중인 모델이 필요하고 MO는 모델을 10-30 % 개선하고 모델이없는 경우 결과는 항상 마이너스가됩니다.

 
mytarmailS #:

이미 작동 중인 모델이 필요합니다.

즉, 이미 효과가 있는 전략이 있다면 MO 및 기타 데이터를 통해 이를 개선할 수 있습니다. 스마트 필터 같은 것이죠.

하지만 데이터에 대한 알고리즘을 확장해야 하는 문제가 있습니다.

하지만 좋은 옵션입니다. 그런 식으로 생각해 본 적이 없습니다.

 
Andrey Miguzov #:

그러나 데이터에 대한 알고리즘을 확장하는 문제가 즉시 발생합니다.

이 변형에서는 작동하는 것이 개선됩니다 (버터가 아님).

그리고 일반적으로 받아 들여지는 접근 방식에서 알고리즘은 시장과 알고리즘의 설정에서 모든 것을 모든 것에 완벽하게 맞추고 MO가 쉽게 할 수 있으므로 많은 기능 최소값이 테스트가 좋고 테스트를 통과하고 유효하다는 것을 알게 될 것입니다... 그러나 테스트 만 현실에 의해 통과하지 못할 것입니다....


피트니스 기능을 통해 "복잡한 규칙"을 만드는데도 관심이 있는데, 글로벌 검색이지만 뉘앙스가 많이 있습니다....

사유: