Просто оказывается, что любой заточенный на идеальные входы алгоритм даёт плохих входов ничуть не меньше, чем хороших.
IMHO, 이것은 시장이 설명되는 방식에 대한 세부 정보입니다. 적절성을 제공하지 않는 한(즉, 간단히 말해서 손가락에서 빠집니다), 다른 어떤 것도 믿을 수 없습니다. 나도 커피 찌꺼기에 대한 운세가 더 나쁘지 않다는 것을 깨달았을 때까지 오랫동안 이것을 쉬었습니다. 이후 커피로 바꿨다. :-)
25페이지 상단에서 님의 글을 봤습니다. 어떤 상호 오해가 있는 것은 분명합니다. 그리고 개념의 의미에서, 그리고 의도된 행동의 의미에서. 따라서 당신의 해석은 나와 전혀 일치하지 않는 것으로 나타났습니다. 그러나 나는 당신과 논쟁하지 않을 것입니다. 우리가 합의에 도달할 필요는 없습니다. 오히려 두 번째 옵션을 의식적으로 선택하고 있기 때문에 서로를 논쟁으로 끌어들이지 않는 것이 좋습니다.
Впрочем, в соответствии с моей новой верой, чем больше субъективности, тем лучше :) . Так что твой пост просто душу мне согрел :)
이것이 바로 "대화 계속하기" ...... 모든 사람이 문지방에 서 있다는 인상과 느낌을 받지만 오두막에 감히 들어갈 수 있는 사람은 아무도 없습니다. "고양이"가 필요합니다. 올바른 일을 하고 최고의 장소(Feng Shui :)에 따르면) . ....
인용문에 대해 조금: 제 생각에는 이것이 중요합니다 ..... "컨텍스트"의 모든 정의가 합쳐지면 가장 정교한 단일 시스템이 아닌 이 알고리즘이 (상대적으로 말해서) 계산할 수 있습니다 .... 주관성, 또는 내가 미워하는 "chuyka"와 당신은 여전히 존재 할 것입니다 ....
IMHO, 모든 세부 사항을보고하지 않더라도 누군가가 실제로 주제에 대해 노력하고 결과를 공유해야 주제에서 즐겁고 유용하게 시간을 보낼 수 있습니다. 그리고 이것들이 ... er ... 그것들이 많을수록, 고품질의 오래 지속되는 브랜치를 위한 더 많은 기회가 있습니다. 접근 방식의 완전한 일치는 전혀 필요하지 않다고 생각합니다. 문제는 관심 있는 모든 사람들이 (여러 가지 이유로) 충분히 일할 수 없다는 사실에서 드러난다. 누군가는 다른 일에 바쁘고 누군가는 단순히 방법을 모르고 누군가는 이전 시장 습격에서 남은 흉터로 잘립니다. :). 문제의 다른 측면은 현재 결과를 공유하려는 의지입니다. 나는 그것이 첫 번째 요인과 반상관관계가 있다고 의심한다. 왜냐하면 ... 어 ... 풍화(와인딩? :) ) 실수로 누군가에게 미래의성배 를 주는 것에 대한 두려움뿐 아니라 그것을 찾을 수 있다는 희망도 종종 지나가기 시작하기 때문입니다. :).
한 마디로, 좋은 주제를 위해서는 자격을 갖춘 비폭력적인 "초보자"가 필요합니다 :). 물론입니다.
다음은 "내" 접근 방식의 예입니다. 우리는 입력 세트를 취하고 각 입력에 대해 일부 두 매개 변수의 값을 고려합니다(컨텍스트 고려). 2차원 위상 공간(FP)을 얻습니다. 보다 정확하게는, 새로운 상태 매개변수를 추가하면 차원이 증가하지만 이미 계산된 것을 다시 계산할 필요가 없기 때문에 평면에 의한 위상 공간 섹션입니다. 이것은 고정 입력 방식의 장점일 뿐입니다. 이제 이 평면에서 매개변수에 대한 이익의 의존도에 대한 대략적인 추정치를 작성합니다. 이는 어떤 의미에서 확률 밀도를 복원하는 것과 유사합니다. 우리는 매혹적인 사진을 얻습니다
여기에서 파란색 점은 항목이며 제로 평면에 있습니다. 즉, 표면 아래로 잠수하면 이익 추정치가 양수가 됩니다. 이제 위에서 이 경우를 살펴보겠습니다.
우리는 이익의 긍정적인 MO를 약속하는 영역(즉, 점이 표면에 의해 숨겨지는 영역)을 명확하게 볼 수 있습니다. 이 2차원의 경우 우리는 글자 그대로 손으로 경계선을 그릴 수 있습니다. 위상 공간의 큰 차원에서 수학은 더 이상 생략할 수 없습니다.
문제는 남아 있습니다. 적합 여부는 무엇입니까? FIG는 알고 있습니다 :). IMHO, 모두 매개 변수에 따라 다릅니다. 나는 이러한 구체적인 것들이 마음에 들지 않습니다. 제 생각에는 그것들이 충분히 불변하지 않습니다. 또한 예상 이익 추정의 정확성에 대해서는 확신이 없으며 매우 원시적입니다.
결과가 크게 다르다는 것을 알 수 있다. 즉, OoS 부문에서는 이 진입 알고리즘과 관련하여 시장이 크게 달랐다. 이제 가장 간단한 필터를 만들고 핸들이 있는 2차원 그림의 좌표 원점에서 150 x 150 직사각형을 잘라냅니다. x축에서 이것은 그림이 허용하는 것보다 적습니다. 사실 알고리즘은 입력 세트를 하나 더 제공합니다. 허용되는 영역은 유사한 유형이지만 더 작기 때문입니다.
우리는 OOS를 사용합니다:
잔액 4309 pp, 주문 424, 평균 10.1627 pp/주문, 최대 이익 5436, 최대. 드로우다운 4089, 잔액 RMS 801.62, 잔액/RMS 5.3754
여러분, 세상은 경이로움으로 가득 차 있습니다. 이것은 내가 설명한 것과 동일한 접근 방식입니다. 그리고 당신이 그의 지지자라면 우리는 무엇에 대해 논쟁하고 있었습니까? :-)
그리고 어떤 흥미로운 방법으로 "매개변수에 대한 이익의 의존성에 대한 대략적인 추정"을 얻었습니까? 심지어 표면 형태로 말이죠.
아니요, 매개변수화 전에 설정되는 실시간 입력입니다. 이것이 논란의 대상이었다. 다시 읽으세요 :). 일반적으로 나는 1년 정도 전에 중단했던 곳으로 방금 돌아왔습니다. 나는 당신에게 확신합니다. 당신은 이미 내 접근 방식을 알고있었습니다 :) . 그건 그렇고, 이것은 묻는 것 같습니다 :).
음, 두 개의 매개변수가 있다면 당연히 표면이 있을 것입니다. 그리고 이익은 단순히 주어진 수의 가장 가까운 점에 대한 평균으로 취합니다.
즐거움을 드렸다니 기쁩니다. :-) 드디어 해냈습니다!
Просто оказывается, что любой заточенный на идеальные входы алгоритм даёт плохих входов ничуть не меньше, чем хороших.
IMHO, 이것은 시장이 설명되는 방식에 대한 세부 정보입니다. 적절성을 제공하지 않는 한(즉, 간단히 말해서 손가락에서 빠집니다), 다른 어떤 것도 믿을 수 없습니다. 나도 커피 찌꺼기에 대한 운세가 더 나쁘지 않다는 것을 깨달았을 때까지 오랫동안 이것을 쉬었습니다. 이후 커피로 바꿨다. :-)
25페이지 상단에서 님의 글을 봤습니다. 어떤 상호 오해가 있는 것은 분명합니다. 그리고 개념의 의미에서, 그리고 의도된 행동의 의미에서. 따라서 당신의 해석은 나와 전혀 일치하지 않는 것으로 나타났습니다. 그러나 나는 당신과 논쟁하지 않을 것입니다. 우리가 합의에 도달할 필요는 없습니다. 오히려 두 번째 옵션을 의식적으로 선택하고 있기 때문에 서로를 논쟁으로 끌어들이지 않는 것이 좋습니다.
모두가 자신의 접근 방식을 가지고 있다는 것이 좋습니다.
함께 - 우리는 힘!
모두 무찌르자!
만세!
모자를 던질까요?
Впрочем, в соответствии с моей новой верой, чем больше субъективности, тем лучше :) . Так что твой пост просто душу мне согрел :)
이것이 바로 "대화 계속하기" ......
모든 사람이 문지방에 서 있다는 인상과 느낌을 받지만 오두막에 감히 들어갈 수 있는 사람은 아무도 없습니다. "고양이"가 필요합니다. 올바른 일을 하고 최고의 장소(Feng Shui :)에 따르면) . ....
인용문에 대해 조금: 제 생각에는 이것이 중요합니다 ..... "컨텍스트"의 모든 정의가 합쳐지면 가장 정교한 단일 시스템이 아닌 이 알고리즘이 (상대적으로 말해서) 계산할 수 있습니다 .... 주관성, 또는 내가 미워하는 "chuyka"와 당신은 여전히 존재 할 것입니다 ....
그래서 우리는 고양이를 찾고 있습니까? :)
인용문에 대해 조금: 제 생각에는 이것이 중요합니다 ..... "컨텍스트"의 모든 정의가 합쳐지면 가장 정교한 단일 시스템이 아닌 이 알고리즘은 다음을 계산할 수 있습니다.
모든 정의를 함께 수집하면 완전히 엉망이 됩니다. 그리고 그것으로부터 아무것도 태어날 수 없습니다. 그것은 올바른 정의에서만 태어날 수 있습니다.
모든 전문 작성자를 힙에 모으면 100% 작동하는 글을 작성하지 않습니다. 올바른 생각을 가진 사람만이 글을 쓸 것입니다.
그럼 마시자...
우리에게 남은 것은 무엇입니까?
IMHO, 모든 세부 사항을보고하지 않더라도 누군가가 실제로 주제에 대해 노력하고 결과를 공유해야 주제에서 즐겁고 유용하게 시간을 보낼 수 있습니다. 그리고 이것들이 ... er ... 그것들이 많을수록, 고품질의 오래 지속되는 브랜치를 위한 더 많은 기회가 있습니다. 접근 방식의 완전한 일치는 전혀 필요하지 않다고 생각합니다. 문제는 관심 있는 모든 사람들이 (여러 가지 이유로) 충분히 일할 수 없다는 사실에서 드러난다. 누군가는 다른 일에 바쁘고 누군가는 단순히 방법을 모르고 누군가는 이전 시장 습격에서 남은 흉터로 잘립니다. :). 문제의 다른 측면은 현재 결과를 공유하려는 의지입니다. 나는 그것이 첫 번째 요인과 반상관관계가 있다고 의심한다. 왜냐하면 ... 어 ... 풍화(와인딩? :) ) 실수로 누군가에게 미래의 성배 를 주는 것에 대한 두려움뿐 아니라 그것을 찾을 수 있다는 희망도 종종 지나가기 시작하기 때문입니다. :).
한 마디로, 좋은 주제를 위해서는 자격을 갖춘 비폭력적인 "초보자"가 필요합니다 :). 물론입니다.
다음은 "내" 접근 방식의 예입니다. 우리는 입력 세트를 취하고 각 입력에 대해 일부 두 매개 변수의 값을 고려합니다(컨텍스트 고려). 2차원 위상 공간(FP)을 얻습니다. 보다 정확하게는, 새로운 상태 매개변수를 추가하면 차원이 증가하지만 이미 계산된 것을 다시 계산할 필요가 없기 때문에 평면에 의한 위상 공간 섹션입니다. 이것은 고정 입력 방식의 장점일 뿐입니다. 이제 이 평면에서 매개변수에 대한 이익의 의존도에 대한 대략적인 추정치를 작성합니다. 이는 어떤 의미에서 확률 밀도를 복원하는 것과 유사합니다. 우리는 매혹적인 사진을 얻습니다
여기에서 파란색 점은 항목이며 제로 평면에 있습니다. 즉, 표면 아래로 잠수하면 이익 추정치가 양수가 됩니다. 이제 위에서 이 경우를 살펴보겠습니다.
우리는 이익의 긍정적인 MO를 약속하는 영역(즉, 점이 표면에 의해 숨겨지는 영역)을 명확하게 볼 수 있습니다. 이 2차원의 경우 우리는 글자 그대로 손으로 경계선을 그릴 수 있습니다. 위상 공간의 큰 차원에서 수학은 더 이상 생략할 수 없습니다.
문제는 남아 있습니다. 적합 여부는 무엇입니까? FIG는 알고 있습니다 :). IMHO, 모두 매개 변수에 따라 다릅니다. 나는 이러한 구체적인 것들이 마음에 들지 않습니다. 제 생각에는 그것들이 충분히 불변하지 않습니다. 또한 예상 이익 추정의 정확성에 대해서는 확신이 없으며 매우 원시적입니다.
추신 누군가가 이해하지 못한다면 - 이것은 적절한 "초보자"를 위한 미끼입니다. :).
하나의 "블랙"박스 (시장)의 상호 작용 결과에 대한 데이터 분석의 편의를 의심 스럽습니다. 다른 "솔루션"의 결과 - 입력 생성 (검정색 - 초보자 읽기용).
;)
위상 공간의 관련 좌표계 결정과 관련하여 내가 제안한 좌표계 를 상위 TF의 점 33r과의 편차인 하나의 축으로 보완할 것을 제안합니다. 명확성과 감도 측정을 위해 ATR을 사용할 수 있으며 ROC는 관성을 대신할 것입니다.
처음으로 그렇게 할 것입니다.
Candid , 어떻게 Candid 가 되었나요? 발에 중재자가 준?
다음은 "내" 접근 방식의 예입니다. 우리는 입력 세트를 취하고 각 입력에 대해 일부 두 매개 변수의 값을 고려합니다(컨텍스트 고려). 2차원 위상 공간(FP)을 얻습니다.
이제 이 평면에서 매개변수에 대한 이익의 의존도에 대한 대략적인 추정치를 작성합니다. 이는 어떤 의미에서 확률 밀도를 복원하는 것과 유사합니다.
여기에서 파란색 점은 항목이며 제로 평면에 있습니다. 즉, 표면 아래로 잠수하면 이익 추정치가 양수가 됩니다. 이제 위에서 이 경우를 살펴보겠습니다.
여러분, 세상은 경이로움으로 가득 차 있습니다. 이것은 내가 설명한 것과 동일한 접근 방식입니다. 그리고 당신이 그의 지지자라면 우리는 무엇에 대해 논쟁하고 있었습니까? :-)
그리고 어떤 흥미로운 방법으로 "매개변수에 대한 이익의 의존성에 대한 대략적인 추정"을 얻었습니까? 심지어 표면 형태로 말이죠.
어떻게 든 복잡합니다. 기본 샘플에 대한 거래 시뮬레이션 결과는 다음과 같습니다.
잔액 3761 pp, 주문 2831, 평균 1.3285 pp/주문, 최대 이익 6495, 최대. 드로우다운 7229, 잔액 RMS 1333.1936, 잔액/RMS 2.821
그리고 이것은 Out of Sample의 샘플에 있습니다.
잔액 -6950 pp, 주문 999, 평균 -6.957 pp/주문, 최대. 이익 4347, 최대. 드로다운 10614, 잔액 RMS 1630.4733, 잔액/RMS -4.2626
결과가 크게 다르다는 것을 알 수 있다. 즉, OoS 부문에서는 이 진입 알고리즘과 관련하여 시장이 크게 달랐다. 이제 가장 간단한 필터를 만들고 핸들이 있는 2차원 그림의 좌표 원점에서 150 x 150 직사각형을 잘라냅니다. x축에서 이것은 그림이 허용하는 것보다 적습니다. 사실 알고리즘은 입력 세트를 하나 더 제공합니다. 허용되는 영역은 유사한 유형이지만 더 작기 때문입니다.
우리는 OOS를 사용합니다:
잔액 4309 pp, 주문 424, 평균 10.1627 pp/주문, 최대 이익 5436, 최대. 드로우다운 4089, 잔액 RMS 801.62, 잔액/RMS 5.3754
어쩐지 너무 좋아, 오, 우연의 일치인가 봐.
Candid , 어떻게 Candid 가 되었나요? 발에 중재자가 준?
아니요, MQ에서 새해 선물이었어요 :).
여러분, 세상은 경이로움으로 가득 차 있습니다. 이것은 내가 설명한 것과 동일한 접근 방식입니다. 그리고 당신이 그의 지지자라면 우리는 무엇에 대해 논쟁하고 있었습니까? :-)
그리고 어떤 흥미로운 방법으로 "매개변수에 대한 이익의 의존성에 대한 대략적인 추정"을 얻었습니까? 심지어 표면 형태로 말이죠.
아니요, 매개변수화 전에 설정되는 실시간 입력입니다. 이것이 논란의 대상이었다. 다시 읽으세요 :). 일반적으로 나는 1년 정도 전에 중단했던 곳으로 방금 돌아왔습니다. 나는 당신에게 확신합니다. 당신은 이미 내 접근 방식을 알고있었습니다 :) . 그건 그렇고, 이것은 묻는 것 같습니다 :).
음, 두 개의 매개변수가 있다면 당연히 표면이 있을 것입니다. 그리고 이익은 단순히 주어진 수의 가장 가까운 점에 대한 평균으로 취합니다.