새로운 데이터를 보는 것은 가능하지만, 다음 새로운 데이터에서도 같은 결과가 반복될 것으로 예상해야 하는 건지....... .... 더 높은 확률로 예상할 수 있는 예측자를 평가할 수 있는 내부 기준이 있었으면 좋겠습니다.
몇 가지 실험을하고있었습니다. 아마도 나중에 게시 할 것이므로 2014 년 상반기에 모델을 훈련시킬 수 있고 2022 년에 수익을 올릴 수 있다는 것이 밝혀졌습니다..... 하지만 이 기간 사이의 중간 반년 동안에는 항상 그런 것은 아닙니다. 그렇다면 어떤 결론을 내려야 할까요? 모델이 슬래그입니까, 아니면 이 반년 간의 차이를 식별하기 위해 여전히 추가 예측 변수가 필요합니까?
새로운 데이터를 볼 수는 있지만 다음 새로운 데이터에서도 같은 결과가 반복될 것으로 예상해야 하나요....? 이를 더 높은 확률로 예상할 수 있는 예측자를 평가할 수 있는 내부 기준이 있으면 좋겠습니다.
몇 가지 실험을 해봤는데, 아마도 나중에 발표할 예정이므로 2014년 상반기에 모델을 훈련하면 2022년에 수익을 올릴 수 있다는 것이 밝혀졌습니다..... 하지만 이 기간 사이의 중간 반년 동안에는 항상 그런 것은 아닙니다. 그렇다면 어떤 결론을 내려야 할까요? 모델이 슬래그입니까, 아니면 이 반년 간의 차이를 식별하기 위해 여전히 추가 예측 변수가 필요합니까?
글쎄요, 저는 지난 12년 동안의 테스트(점선 왼쪽의 테스트)인 지난 10년 동안 서로 다른 기간의 4개 지표에 대해 학습을 진행했습니다.
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.
5명 또는 10명의 소규모 그룹으로
1-3
그들 중 누구도 아무것도주지 않는다면 그들 사이의 신화적인 연결에 대해 이야기하는 요점은 무엇입니까? 쓰레기 + 쓰레기...?
예를 들어 5000 개의 예측자가있는 경우 몇 개의 조합이 될지 계산할 수 있습니까? 각 조합을 다른 sid로 100 번 훈련하는 것이 좋습니다.... 훈련에 1분이라고 가정하면 시간이 얼마나 걸리나요?
예측자가 5000개라고 가정했을 때 몇 개의 조합이 될지 계산할 수 있나요? 각 조합은 다른 sid로 100번 훈련해야 합니다.... 훈련에 1분이라고 가정하면 얼마나 걸리나요?
다른 지표에서 몇 개를 가져 오면 다른 모든 지표는 어쨌든 비슷할 것입니다.
그들 사이의 연관성을 찾는 것은 의미가 없으며, 일부 조합은 개별적으로 아무것도 제공하지 않을 때 더 나은 결과를 제공 할 것입니다.
그리고 그들이 별도로 작동하면 그들의 조합이 TS를 강화할 수 있지만 항상 그런 것은 아닙니다.
다른 지표에서 몇 가지를 가져 오면 다른 모든 지표는 어쨌든 비슷할 것입니다.
그들 사이의 연관성을 찾는 것은 의미가 없으며, 개별적으로 아무것도 제공하지 않을 때 일부 조합이 더 나은 결과를 제공 할 것입니다.
그리고 그들이 개별적으로 작동하는 경우, 그들의 조합은 TS를 강화할 수 있지만 항상 그런 것은 아닙니다.
"아무것도 주지 않음"이란 무엇이며 어떻게 측정하나요? 예를 들어, 예측자의 각 양자 세그먼트의 확률 이동을 추정하고 확률을 한 방향 또는 다른 방향으로 5 % 이동하는 것을 선택한다고 가정 해 보겠습니다.
그리고 다른 지표에 대해서는 이미 여기에 모델 내부를 게시했습니다-적당한 수의 지표가 포함되어 있습니다-임의로 다른 지표로 대체하면 모델이 동일한 수익을 올릴 것이라고 확신합니까?
거래, 자동 거래 시스템 및 테스트 거래 전략에 관한 포럼.
혼돈 속에 패턴이 있나요? 찾아보자! 특정 샘플의 예에 대한 머신러닝.
알렉세이 뱌즈미킨, 2022.11.02 18:10
여기에 또 다른 변형이 있습니다. 모든 샘플에서 결과가 안정적이기 때문에 훨씬 더 마음에 듭니다.
"아무것도 없음"이란 무엇이며, 어떻게 측정하나요? 예를 들어, 저는 예측자의 각 양자 세그먼트의 확률 이동을 추정하고 확률이 한 방향 또는 다른 방향으로 5% 이동하는 세그먼트를 선택합니다.
그리고 다른 지표에 대해서는 이미 여기에 모델의 내부를 게시했습니다. 여기에는 상당한 수의 지표가 포함되어 있습니다. 다른 지표로 무작위로 대체하면 모델이 동일한 수익을 올릴 수 있습니까?
글쎄요, 새로운 데이터로 측정하는 방법.
그리고 그 수가 많으면 결과를 해석하는 것이 불가능합니다.
새로운 데이터를 어떻게 측정할까요?
데이터가 많으면 결과를 해석하는 것이 불가능합니다.
불가능하기 때문에 다른 선택 방법을 개발하고 있습니다.
새로운 데이터를 보는 것은 가능하지만, 다음 새로운 데이터에서도 같은 결과가 반복될 것으로 예상해야 하는 건지....... .... 더 높은 확률로 예상할 수 있는 예측자를 평가할 수 있는 내부 기준이 있었으면 좋겠습니다.
몇 가지 실험을하고있었습니다. 아마도 나중에 게시 할 것이므로 2014 년 상반기에 모델을 훈련시킬 수 있고 2022 년에 수익을 올릴 수 있다는 것이 밝혀졌습니다..... 하지만 이 기간 사이의 중간 반년 동안에는 항상 그런 것은 아닙니다. 그렇다면 어떤 결론을 내려야 할까요? 모델이 슬래그입니까, 아니면 이 반년 간의 차이를 식별하기 위해 여전히 추가 예측 변수가 필요합니까?
불가능하기 때문에 다양한 선택 방법을 개발하고 있습니다.
새로운 데이터를 볼 수는 있지만 다음 새로운 데이터에서도 같은 결과가 반복될 것으로 예상해야 하나요....? 이를 더 높은 확률로 예상할 수 있는 예측자를 평가할 수 있는 내부 기준이 있으면 좋겠습니다.
몇 가지 실험을 해봤는데, 아마도 나중에 발표할 예정이므로 2014년 상반기에 모델을 훈련하면 2022년에 수익을 올릴 수 있다는 것이 밝혀졌습니다..... 하지만 이 기간 사이의 중간 반년 동안에는 항상 그런 것은 아닙니다. 그렇다면 어떤 결론을 내려야 할까요? 모델이 슬래그입니까, 아니면 이 반년 간의 차이를 식별하기 위해 여전히 추가 예측 변수가 필요합니까?
글쎄요, 저는 지난 12년 동안의 테스트(점선 왼쪽의 테스트)인 지난 10년 동안 서로 다른 기간의 4개 지표에 대해 학습을 진행했습니다.
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.
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.
10년 동안 거래가 거의 없는 강한 이상치/추세에 진입하는 역추세 전략처럼 보입니다.
리콜이 매우 낮은 경우 모델을 결합하는 것도 의미가 있습니다. 매우 드물게 교차할 수 있지만 시간이 지남에 따라 거래 횟수가 증가합니다.
10년 동안 거래가 거의 없었던 강한 이상치/추세에 진입하는 역추세 전략처럼 보입니다.
리콜이 매우 낮으면 패턴을 조합하는 것도 의미가 있습니다. 패턴이 겹치는 경우는 거의 없지만 시간이 지남에 따라 거래 횟수가 증가합니다.
이것은 단지 예시일 뿐입니다.
이것은 단지 예시일 뿐입니다.
오랜 기간 동안 모델에서 일관된 패턴이 나타난 예시인가요? 그렇습니다.
오랜 기간에 걸쳐 모델에 의해 드러난 안정적인 패턴의 발현의 예는 무엇인가요? 그렇습니다.