음, 저는 지난 12년 동안 4개의 성병 지표를 다른 기간으로 설정하고 지난 10년 동안의 테스트(점선 왼쪽에 있는 테스트)를 통해 훈련했습니다.
거기에는 글로벌 추세의 변화 (주황색 차트)에만 해당되지만 TS는 어떻게 든 유지됩니다.
그런 다음 차트에서 어떤 종류의 거래를 어디에서 여는 지 확인할 수 있으므로 대략적인 원칙을 추정하고 거기에서 시작할 수 있습니다.
이 스레드에서도이 목적을 위해 두 가지 예측 변수 만 사용하는 예가 있었고 포털에 하나의 다항식을 사용하여 분 TF에서 10 년 이상의 역사를 설명하는 기사가있는 경우에도 작은 예측 변수 집합으로 역사에 대한 규칙 성을 설명 할 수있는 기회가 있다는 데 아무도 이의를 제기하지 않습니다.
지표와 설정을 무작위로 지정한 다음 트레이닝하는 것은 옵션입니다.
그래서 자동 전략 수립에 대한 희망을 잃었고 이제 의사 결정 과정을 완전히 통제하고 싶으신가요?
이 스레드에서도이 목적을 위해 두 개의 예측 변수 만 사용하는 예가 있었고 포털에 하나의 다항식을 사용하여 분 TF에서 10 년 이상의 역사를 설명하는 기사가있는 경우에도 작은 예측 변수 집합으로 역사에 대한 규칙 성을 설명 할 수있는 기회에 대해 아무도 이의를 제기하지 않습니다.
지표와 그 설정을 무작위로 지정한 다음 훈련하는 것은 옵션입니다.
그래서 자동 전략 수립에 대한 희망을 포기하고 이제 의사 결정 과정을 완전히 통제하고 싶으신가요?
저는 본질적으로 아무것도 원하지 않으며, 단지 더 의미있는 TF와 반성의 근거를 얻기위한 옵션으로 원합니다.
이 스레드에서도이 목적을 위해 두 개의 예측 변수 만 사용하는 예가 있었고 포털에 하나의 다항식을 사용하여 분 TF에서 10 년 이상의 역사를 설명하는 기사가있는 경우에도 작은 예측 변수 집합으로 역사에 대한 규칙 성을 설명 할 수있는 기회에 대해 아무도 이의를 제기하지 않습니다.
지표와 그 설정을 무작위로 지정한 다음 훈련하는 것은 옵션입니다.
자동 전략 조립에 대한 희망을 포기하고 이제 의사 결정 과정을 완전히 통제하고 싶으신가요?
지표 세트를 10부터 무작위로 만드는 것은 괜찮지만 100부터 무작위로 만드는 것은 차원성의 저주입니다. 세트는 논리적으로 구축되어야 하며 무작위로는 충분하지 않습니다.
Valeriy Yastremskiy #: 지표 집합을 10부터 무작위로 열거하는 것은 괜찮지만 100부터는 차원의 저주입니다. 집합은 어떻게든 논리적으로 구성해야 하며 무작위로 구성하는 것만으로는 충분하지 않습니다.
무작위는 운의 문제이며, 그렇지 않으면 오버슈팅에 불과합니다.
사실, 하나의 현상에 대해 예측자 집합을 샘플링하지만 모델이 현재 샘플에서 현재 가장 좋은 것을 포착하는 그룹 학습의 문제가 있습니다. 제가 가진 대부분의 예측 변수는 이와 정확히 같습니다. 이상적으로는 한 예측자 그룹에서 트리를 만들고 다음 예측자 그룹에서 트리를 만들어야 하지만 어떻게 해야 할지 모르겠습니다.
음, 저는 지난 12년 동안 4개의 성병 지표를 다른 기간으로 설정하고 지난 10년 동안의 테스트(점선 왼쪽에 있는 테스트)를 통해 훈련했습니다.
거기에는 글로벌 추세의 변화 (주황색 차트)에만 해당되지만 TS는 어떻게 든 유지됩니다.
그런 다음 차트에서 어떤 종류의 거래를 어디에서 여는 지 확인할 수 있으므로 대략적인 원칙을 추정하고 거기에서 시작할 수 있습니다.
이 스레드에서도이 목적을 위해 두 가지 예측 변수 만 사용하는 예가 있었고 포털에 하나의 다항식을 사용하여 분 TF에서 10 년 이상의 역사를 설명하는 기사가있는 경우에도 작은 예측 변수 집합으로 역사에 대한 규칙 성을 설명 할 수있는 기회가 있다는 데 아무도 이의를 제기하지 않습니다.
지표와 설정을 무작위로 지정한 다음 트레이닝하는 것은 옵션입니다.
그래서 자동 전략 수립에 대한 희망을 잃었고 이제 의사 결정 과정을 완전히 통제하고 싶으신가요?
이 스레드에서도이 목적을 위해 두 개의 예측 변수 만 사용하는 예가 있었고 포털에 하나의 다항식을 사용하여 분 TF에서 10 년 이상의 역사를 설명하는 기사가있는 경우에도 작은 예측 변수 집합으로 역사에 대한 규칙 성을 설명 할 수있는 기회에 대해 아무도 이의를 제기하지 않습니다.
지표와 그 설정을 무작위로 지정한 다음 훈련하는 것은 옵션입니다.
그래서 자동 전략 수립에 대한 희망을 포기하고 이제 의사 결정 과정을 완전히 통제하고 싶으신가요?
이 스레드에서도이 목적을 위해 두 개의 예측 변수 만 사용하는 예가 있었고 포털에 하나의 다항식을 사용하여 분 TF에서 10 년 이상의 역사를 설명하는 기사가있는 경우에도 작은 예측 변수 집합으로 역사에 대한 규칙 성을 설명 할 수있는 기회에 대해 아무도 이의를 제기하지 않습니다.
지표와 그 설정을 무작위로 지정한 다음 훈련하는 것은 옵션입니다.
자동 전략 조립에 대한 희망을 포기하고 이제 의사 결정 과정을 완전히 통제하고 싶으신가요?
저는 본질적으로 어떤 것도 원하지 않으며, 단지 더 의미 있는 TC와 생각의 근거를 얻기 위한 옵션으로 사용합니다.
말로 설명할 수 있는 전략의 장점은 무엇이라고 생각하시나요?
지표 집합을 10부터 무작위로 열거하는 것은 괜찮지만 100부터는 차원의 저주입니다. 집합은 어떻게든 논리적으로 구성해야 하며 무작위로 구성하는 것만으로는 충분하지 않습니다.
무작위는 운의 문제이며, 그렇지 않으면 오버슈팅에 불과합니다.
사실, 하나의 현상에 대해 예측자 집합을 샘플링하지만 모델이 현재 샘플에서 현재 가장 좋은 것을 포착하는 그룹 학습의 문제가 있습니다. 제가 가진 대부분의 예측 변수는 이와 정확히 같습니다. 이상적으로는 한 예측자 그룹에서 트리를 만들고 다음 예측자 그룹에서 트리를 만들어야 하지만 어떻게 해야 할지 모르겠습니다.
그리고 말로 설명할 수 있는 전략의 장점은 무엇일까요?
무작위로 찾아보는 것이 더 나은지, 아니면 선험적으로 신뢰할 수 있는 정보를 고수하는 것이 더 나은지의 문제입니다.
정보는 이해한다고 해서 더 신뢰할 수 있는 것이 아닙니다.
통계적 현상에 대해서는 알 수 있지만 그 원인은 여전히 미스터리로 남아있을 가능성이 높습니다.
정보를 이해한다고 해서 정보의 신뢰도가 높아지는 것은 아닙니다.
통계적 현상에 대해 알 수 있지만 그 원인은 대부분 비밀로 남아있을 것입니다.
지점 질문은 확실히 흥미로운 질문입니다....
그래서 궁금했습니다.
아마도 규칙성을 결정할 수 있습니다.
예를 들어 3-4와 같이 여러 개의 막대를 연속으로 분석하는 것이 좋습니다.
그런 다음 이 3-4 막대 샘플의 시작 부분에서 한 막대를 이동하고 다시 분석합니다.
마치 한 샘플을 다른 샘플에 오버레이하는 것처럼 말이죠.
다음과 같은 패턴을 찾을 수 있습니다.
이렇게요:
이론가로서 샘플에 대해 훈련한 다음 샘플을 한 바씩 이동하고, 다시 훈련하고, 다시 한 바씩 이동하고, 다시 훈련할 수 있는지 말해 보세요.
그리고 그 훈련 결과를 서로 겹쳐서 어떤 일이 일어나는지 살펴보세요.
그러면 혼돈이 사라질까요?
이해가 되시나요?