交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 1356

 

在EURRUB和SBRF上试了一下我的一组预测器,欧盟倒是有点不爽。

培训。

审定。

测试。

另一方面,Sber总体上令人满意--有很多可供选择的地方。

培训。

审定。

测试。

事件间隔2014-2019年测试为2018年-分钟。

当然,交易不多,可能大部分的预测因素都可以被抛开,但在我看来,仍然是一个有趣的结果。

我应该补充的是,EURRUB的错误平衡看起来相当不错--显然,利润并不能弥补损失--该货币对过于紧张...


 
尤里-阿索连科

奥列格,别闹了。同志太聪明了,一个星期以来,他一直想表达这样的观点:在爸爸从楼梯上摔下来之前,我们不能对他在这个问题上的言论光谱说什么,因为它们不存在。

是的,它是无用的。

 
 
尤里-阿索连科

奥列格,别闹了。同志太聪明了,一个星期以来,他一直想向我们说明,在爸爸从楼梯上摔下来之前,我们不能对他在这个问题上的言论谱系说什么,因为它们不存在。

无线电业余爱好者在计算时,甚至是在撒娇时,都避免思考。据统计,从楼梯上摔下来往往是死亡的原因,这使得摔下来的人所做的陈述本身就无法预测。

 
阿列克谢-尼古拉耶夫

无线电业余爱好者在计算时,甚至是在撒娇时,都避免思考。据统计,从楼梯上摔下来往往是死亡的原因,这使得摔下来的人的话语的存在是不可预知的。

这位无线电业余爱好者一生都在危险的放射性行业工作,他看守着弹头,因此他的演讲中充满了生动的超现实主义。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

顺便说一下,马克西姆,我对不同的情况(对策略有意义)为斯做了一个样本平衡,确实在测试和验证样本上的学习得到了改善--在验证样本上的准确性提高了大约5-7%,但根据初步数据,在测试样本上的结果在货币方面略有恶化。我认为这种方法对于静止的模型非常正确,但在市场模型变化的情况下,它可能不太正确,但这还不是最终的选择--我将侧写几千个模型,可能会做出最终决定。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

一个无线电业余爱好者一生都在危险的放射性生产中工作,看守弹头,因此他的演讲中具有生动的超现实主义色彩

这让你怀疑核平价的有效性)

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

顺便说一下,马克西姆,我对不同的情况(对策略有意义)为斯做了一个样本平衡,确实在测试和验证样本上的学习得到了改善--在验证样本上的准确性提高了大约5-7%,但根据初步数据,在测试样本上的结果在货币方面略有恶化。我认为这种方法对于静止模型非常正确,但在市场模型变化的情况下,可能不太正确,但到目前为止,这还不是最终选择--我将做几千个模型,然后我们可以做出最终决定。

接下来我们需要考虑如何平衡其他一切。如果你没有一个很好的平衡,这个模型将不会学到任何东西,此外,通过其有效性来评估的catbust。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

那么你就必须考虑如何平衡其他一切。在任何情况下,如果托盘和验证不平衡,那么模型就没有经过任何训练,特别是catbust,它根据验证来评估一切。

通过验证来停止,这意味着如果进一步的采样更像是验证而不是训练,我们就不会学到不会再发生的东西。另一件事是,在改进验证读数和训练本身之间经常有中间的垃圾树--我们需要把它们剔除掉。

这里的主要问题是,过去是否很快就会重复,现在如何变化,以何种速度或跳跃式发展--这些问题的答案将提供很多关于如何最好地建立一个样本的信息。

主要问题是缺乏数据,我只有不到10个字符串来训练和验证。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

嗯,主要问题是缺乏数据,我只有不到10个字符串来训练和验证。

这是非常少的,特别是如果你不知道你在寻找什么。即使你知道,你也不知道外面有什么。

当然,一般的话语,但你必须寻找到处都有的东西,而且总是有规律地重复。否则,你就不能教我。