트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3213

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Maxim Dmitrievsky #:

저 노란색이 그래프를 반전시키는 이유를 찾아보세요.

얼마를 지불하고 있나요?

 
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Maxim Dmitrievsky #:

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10가지 이유를 말씀드리겠지만, 그 중 통계적으로 유의미한 이유는 하나도 없습니다.

지금까지의 계산도 마찬가지입니다.

 
fxsaber #:
이 용어에 대한 여러 해석을 보았습니다.

수다쟁이 클래스의 해석입니다.

아주 구체적으로요.

예를 들어 크기가 2000인 파일 A가 있습니다.

이 파일에서 sample()로 무작위 샘플을 생성하여 크기 1500의 파일 트레인을 얻습니다.

ind <- sample( 2000, 1500); ind

[1] 830 1537 607 651 1244 211 1033 767 452 744 533 1784 1791 1470 846 1448 354 1304 1274 1901 1991 220 1069 341 730

[26] 591 162 401 583 1296 478 1332 673 491 1264 712 1683 993 509 319 868 798 1398 504 1655 180 1512 1594 1663 575

[51] 745 1263 489 197 1481 1649 387 59 6 34 136 1871 1181 1804 1331 324 1987 1802 1964 783 1260 599 13 1070 1938

[76] 510 1929 1613 944 780 631 414 122 1323 1882 352 1071 838 1473 666 1731 1315 1199 899 686 386 299 483 1351 503

[101] 1588 1475 1738 1346 1636 1359 1670 1054 384 139 719 866 1897 870 361 294 578 772 323 888 964 995 1319 703 1063

.....

train <- A[ind]

test <- A[-ind]

 
mytarmailS #:

따라서 전문 트레이더는 시장에서 거래하여 돈을 벌고 그로부터 생활하는 트레이더라는 것이 밝혀졌습니다.

이 정의를 충족하는 사람들은 다른 사람들에 대한 인식이 잘못되어 있습니다.

거래, 자동 거래 시스템 및 테스트 거래 전략에 대한 포럼.

트레이딩의 기계 학습 : 이론, 모델, 실습 및 알고리즘 트레이딩

mytarmailS, 2023.08.31 14:00

그리고 전문가들은 동정과 겸손으로 그들을 바라보며 조용히 스스로에게 말합니다 : 풍경이 아닌 개념을 바꿀 생각은 언제 할 건가요....

 
Maxim Dmitrievsky #:

10가지 이유를 말씀드리겠지만, 그 중 통계적으로 유의미한 이유는 하나도 없습니다.

지금까지의 계산도 마찬가지입니다.

제가 1,000가지 이유가 아니라 한 가지 이유라고 누가 말했나요?

당신이 지어냈고, 당신이 믿었고, 당신 자신을 놀린 거죠.... ))

 
fxsaber #:

이 정의에 맞는 사람들은 주변 사람들에 대한 자신의 인식이 잘못되었다는 것을 알고 있습니다.

그럴 수도 있죠, 논쟁하지 않겠습니다. 성명이 아니라 농담 게시물이었으니까요....

이상하게도 10분 전에는 전문가를 모른다고 하더니 이제 갑자기 전문가를 안다고 하네요.)

 
СанСаныч Фоменко #:

아주 구체적으로 말하자면.

명확하게 설명하지 못했습니다. 물론 훈련과 테스트는 겹치지 않습니다.


다음은 계산 프로세스입니다(훈련, 최적화라고 합니다 - 중요하지 않습니다). 이 과정에 두 샘플이 모두 포함되나요?

 
mytarmailS #:

제가 1,000가지 이유가 아니라 한 가지 이유라고 누가 말했나요?

나는 그것을 만들어 냈고, 그것을 믿었고, 나 자신을 놀리고 ... ))

증거도 없이 또 헛소리를 하셨네요.

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