交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3364

[Valeriy Yastremskiy]

СанСаныч Фоменко #:
非稳态过程的任何部分都与非稳态过程的任何其他部分无关。

市场，就各种资产在时间上的价格而言，是一个多因素的过程，今天还无法对其进行调节或预测。但它绝对不是一个非稳态 SB))))))这是今天的一种假设，只要没有足够的力量。显然.)))))

Maxim Dmitrievsky#：
TC会导致新数据的漂移，而减少会导致更大的预测方差。

在准确性与复杂性或成本之间，我们通常会陷入两难境地。

[Maxim Dmitrievsky]

СанСаныч Фоменко #:

比这简单得多。

在非平稳随机过程的某些部分拟合了一些东西，却没有意识到非平稳过程的任何部分都与非平稳过程的其他部分毫无关系。这就是为什么其他部分的结果是任意的：它们可能是好的，也可能是坏的，但在现实中，三明治总会在黄油中倒下。

顺便说一句，"方差 "的概念指的是静止随机过程。

非稳态过程与寻找重复出现的低效率有什么关系。例如，大多数剥头皮者都有各种各样的通道剥头皮者，他们在某些时间进行交易，而这些时间是最容易预测的。而就在这些时候，交易过程是相当静止的，否则就不可能有盈利的 TS。由于不断与经纪中心交战，我对这种策略免疫，但它们还是存在。从根本上说，这只是一种关于报价特殊性的游戏。在这里，可能不太需要 MO。

[СанСаныч Фоменко]

Maxim Dmitrievsky #:
非稳态过程与寻找重复出现的低效率有什么关系？例如，大多数剥头皮者--渠道商有各种各样的剥头皮者，他们在某些时间进行交易，而这些时间是最容易预测的。而就在这些时间，交易过程是相当固定的，否则就不可能有盈利的 TS。由于不断与经纪中心交战，我对这种策略免疫，但它们还是存在。从根本上说，这只是一种关于报价特殊性的游戏。可能也不太需要 MO。

我在讨论张贴的图表和对它们的评论，包括你的，而不是你口袋里的黄牛。

[Maxim Dmitrievsky]

СанСаныч Фоменко #:

我讨论的是发布的图表和对图表的评论，包括你的，而不是你口袋里的黄牛数字。

在不了解图表内容的情况下讨论图表有意思吗？

[fxsaber]

СанСаныч Фоменко #:

比这简单得多。

我如释重负。

[fxsaber]

Valeriy Yastremskiy #:
也许应该寻找一个参数和一个公式来计算优化后的参数。以优化结果为基础。当然，这很复杂。

很遗憾，我不明白。

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

在上一篇文章中，他提出了一个变式，即如何使 MO 培训更加稳定。即减少再培训。但盈利能力会受到影响。

如果样本的盈利能力大大降低，但 OOS 的盈利能力保持稳定，那就再好不过了。

这就是偏差与方差的权衡，即增加 TS 参数会导致新数据的漂移，而减少 TS 参数则会导致更大的预测方差。本地优化器无法理解这一点。

有些人还使用 "自由度 "一词。自由度越高，拟合概率越大。而且是非线性增长。

[Valeriy Yastremskiy]

fxsaber #:

遗憾的是，我什么也没意识到。

好吧，这是以昨天的价格计算止损的情况。动态是指取决于某些参数。用mytarmailS 的术语来说就是

[Valeriy Yastremskiy]

fxsaber #:
当样本的回报率较低时，这一点很好，但在 OOS 上却很稳定。

有些人仍在使用 "自由度 "一词。自由度越高，拟合概率越大。而且是非线性增长。

它并不总是线性的，也有从量变到质变的过程。

[fxsaber]

Valeriy Yastremskiy #:

嗯，就是以昨天的价格计算止损。动态意味着取决于某些参数。用mytarmailS 的术语来说就是

那么根据这种术语，ATR 参数将是一个常数。我不理解这种优化参数的观点。