트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1811

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막심 드미트리예프스키 :
이산화는 넌센스입니다. 정규화를 사용할 수 있습니다. 거래 과정에서 모델의 추가 교육도 넌센스, 작동하지 않습니다

그런 급진적)))))

 
발레리 야스트렘스키 :

그런 급진적)))))

그런 방법으로는 패턴을 찾을 수 없고 그냥 자핏입니다. 면으로 균열을 채우는 방법
 
막심 드미트리예프스키 :
그런 방법으로는 패턴을 찾을 수 없고 그냥 자핏입니다. 면으로 균열을 채우는 방법

추가 교육은 검색 방법을 변경하지 않지만 교육을 위한 새 데이터를 추가합니다. 그게 왜 나쁜거야?

나눗셈은 더 복잡하고 직접적인 논리도 없는데 자신감은 어디서 오는 걸까.

 
발레리 야스트렘스키 :

추가 교육은 검색 방법을 변경하지 않지만 교육을 위한 새 데이터를 추가합니다. 그게 왜 나쁜거야?

나눗셈은 더 복잡하고 직접적인 논리도 없는데 자신감은 어디서 오는 걸까.

같은 방식으로 과적합되는 슬라이딩 윈도우에서 학습하기 때문입니다. 그리고 새로운 데이터를 제어하는 것은 불가능합니다.
 
막심 드미트리예프스키 :
같은 방식으로 과적합되는 슬라이딩 윈도우에서 학습하기 때문입니다. 그리고 새로운 데이터를 제어하는 것은 불가능합니다.

제어는 마지막 창을 평가한 후에만 수행되며 시리즈의 새로운 특성이 중요해지고 뒤쳐질 때만 수행됩니다. 오늘의 데이터가 많이 있습니다. 그런 다음 백로그를 최소화하는 모든 데이터에 대해 학습해야 합니다. 그것은 단지 다양한 행입니다.

새 데이터는 훈련에 사용되지 않은 다른 도구를 복제할 가능성이 있습니다.

 
발레리 야스트렘스키 :

제어는 마지막 창을 평가한 후에만 수행되며 시리즈의 새로운 특성이 중요해지고 뒤쳐질 때만 수행됩니다. 오늘의 데이터가 많이 있습니다. 그런 다음 백로그를 최소화하는 모든 데이터에 대해 학습해야 합니다. 그것은 단지 다양한 행입니다.

새 데이터는 훈련에 사용되지 않은 다른 도구를 복제할 가능성이 있습니다.

모든 데이터에 대한 훈련과 슬라이딩 창에서 훈련 사이에 차이가 없습니다. 시리즈의 특성이 매우 매끄럽게 변경되면 의미가 있습니다. 그러나 시장에는 그런 것이 없습니다.
 
막심 드미트리예프스키 :
모든 데이터에 대한 훈련과 슬라이딩 창에서 훈련 사이에 차이가 없습니다. 시리즈의 특성이 매우 매끄럽게 변경되면 의미가 있습니다. 그러나 시장에는 그런 것이 없습니다.

그 의미는 얻은 성품의 성경에만 있을 뿐 더 이상은 아니다. 이것은 완전한 솔루션이 아닐 수 있지만, 다른 시간에 다른 악기에서 반복을 찾는 작업입니다. 그리고 슬라이딩 윈도우의 보조 데이터로만 사용됩니다.

 
발레리 야스트렘스키 :

그 의미는 얻은 성품의 성경에만 있을 뿐 더 이상은 아니다. 이것은 완전한 솔루션이 아닐 수 있지만, 다른 시간에 다른 악기에서 반복을 찾는 작업입니다. 그리고 슬라이딩 윈도우의 보조 데이터로만 사용됩니다.

어떤 특성? 해석되지 않는 NS 가중치 배열이 있습니다.
 
막심 드미트리예프스키 :
어떤 특성? 해석되지 않는 NS 가중치 배열이 있습니다.

예, 욕망과 도구 사이의 부정확성. 실제로 NS가 있는 가중치 배열로는 충분하지 않습니다. 그리고 그들로부터의 해석은 거의 얻을 수 없습니다)

계열의 특성은 매우 작은 오류로 설명하는 가장 간단한 수학적 모델입니다.))))

 

블라디미르 페레르벤코 :

...

엄청난 양의 과거 데이터로 모델을 훈련시킨 다음 재훈련 없이 오랫동안 사용할 수 있다는 것은 큰 착각입니다.

...

오랫동안-이 정도입니다-적어도 반년 이상 작동하는 모델이 있습니다. 나는 약 한 달 전에 오래된 파일 아카이브를 정리할 때 이것을 발견했습니다. 모델을 가져갔고 작동했지만 지금은 어떻게 훈련되었는지 모르겠습니다. CatBoost 모델 .

또 다른 예 - 나는 또한 2014-2018 샘플에서 수집된 대부분의 잎을 기반으로 구축했으며, 필터로 사용되는 2020년 2월 나무는 2020년에 잘 작동합니다.

그러나 나는 감히 모든 것에 돈을 투자하지 않았습니다. 그리고 이것은 내 실수입니다.

이제 나는 오랫동안 기준에 도달하면 모든 것이 무너질 것이라는 생각에 사로 잡혀 있습니다.

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