트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3035

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Aleksey Nikolayev #:

저는 양손 모두 찬성합니다!) 문제는 지표가 샘플링 순서에 따라 달라지는데, 이는 MO에서는 일반적이지 않다는 것입니다. 예를 들어 샤프는 거래 순서에 의존하지 않습니다. 제 직감으로는 그렇게 간단하지 않다는 것을 알 수 있기 때문에 유사한 손실 함수를 가진 기사를 찾아야합니다.

저는 모든 라인의 무작위 혼합을 선호하지 않습니다. 균형을 고려하지 않고 표준 지표 만 그런 식으로 사용할 수 있습니다.

 
Forester #:

직선은 완벽한 균일성에 해당합니다. 직선과 다른 점은 불균일성입니다. 불규칙성을 최소화하고 싶습니다.

표준 편차의 문제점은 무엇인가요?

 
Aleksey Vyazmikin #:

그래, 그렇게 해도 됩니다. 결과는 해석상 동일합니다.


여기 있습니다.)
불규칙성이 30% 더 크고 각도는 3도밖에 차이가 나지 않습니다. 3도면 충분하지 않다고 생각합니다.


첫 번째 점을 0에서 -1.22로 이동하면 정확하게 맞출 수 있을 것 같습니다.
하지만 0은 0으로 두고 최대값은 같은 위치에 두어야 합니다. 그리고 다른 점을 이동하고 선의 일치를 달성하십시오.

제 생각에는 편차 모듈의 합이 균형 선의 악화를 더 잘 설명 할 것입니다. 이 경우 30 %이며 악화됩니다.

 
Aleksey Vyazmikin #:

저는 모든 문자열을 무작위로 혼합하는 것을 선호하지 않습니다. 이는 균형을 고려하지 않고 표준 메트릭을 사용하는 방식일 뿐입니다.

샘플에서 순서가 중요하다는 것은 데이터 테이블의 행 사이에 종속성이 있다는 것을 의미합니다. 종속성은 항상 나쁜 것이므로 일반적으로 신중하게 피해야 합니다.

 
Aleksey Vyazmikin #:

표준 편차의 문제점은 무엇인가요?

평균을 기준으로 해야 하는데, 저는 직선을 제안하고 있습니다. 서로 일치할 수도 있습니다. 수학자들은 공식을 통해 확인할 수 있습니다.
제 생각에는 일치하지 않습니다.
 
Forester #:

여기 있습니다.)
불규칙성은 30% 더 높고 각도는 3도밖에 차이가 나지 않습니다. 3도면 충분하지 않다고 생각합니다.

얼마나 많은지 모르겠고 눈으로 확인할 수 없습니다. 백분율의 불균일성 - 저에게는 이상한 접근 방식처럼 보이지만 괜찮습니다.

포레스터 #:

첫 번째 포인트를 0에서 -1.22로 이동하면 정확히 맞을 것 같습니다.

하지만 0은 그대로 두고 최대값은 같은 위치에 두어야 합니다. 그리고 다른 점을 이동하고 선의 일치를 달성하세요.

제 생각에는 편차 모듈의 합이 균형 선의 악화를 더 잘 설명 할 것입니다. 이 경우 30 %이며 악화됩니다.

각도는 일치하지만 각도는 일치하지 않습니다. 나는 당신의 논리를 이해하지 못합니다-이것과 저것을 움직이면 구조가 바뀔 것입니다-그것은 전혀 비교할 수 없습니다.

여기서 당신은 0과 최대를 모두 동일하게 이동했습니다. 얼마나 개선되었는지가 중요한 것이 아니라 개선 사실이 중요합니다. 다른 많은 옵션 중에서 선택하기 위한 상대적인 지표입니다.


 
Aleksey Nikolayev #:

그들만의 샤프와 소르티노 발명) 블랙잭 및 기타 필요한 물건으로)

이제, 그들이 다른 곳에서 할 수만 있다면.... 하지만 그런 꿈.... 그리고 이것은 스레드의 쓰레기 일뿐입니다.

 
Aleksey Vyazmikin #:

얼마나 많은지 모르겠고 눈으로 확인할 수 없습니다. 얼마나 많은지 모르겠습니다. 눈으로 확인할 수 없습니다.

아직 %로 측정할지 복근 단위로 측정할지 고민하고 실험해봐야 합니다. 복근이 더 나은 것 같아요.

 
СанСаныч Фоменко #:

다른 곳에서 한다면 이렇게 하세요.... 하지만 그건 꿈일 뿐입니다.... 이건 그냥 쓰레기에 불과합니다.

최소한 새로운 유용한 정보를 듣고 유용한 방식으로 적용할 수 있기를 바랍니다.

 
Forester #:

여전히 % 또는 복근 단위로 생각하거나 실험해야 합니다. 복근이 더 나은 것 같아요.

잔액을 보내 주시면 제 방법으로 평가하여 결과를 알려 드리겠습니다.

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