트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3189

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Aleksey Vyazmikin #:

그런 표현으로 시를 읽거나 시장에서 오이를 파는 것이 좋습니다.

건설적인 비판은 어디 있죠?

그게 다예요. 비판할 게 뭐가 있겠어요?) 자신이 한 일과 그 이유를 깨달았나요? 깨달았다면 왜 포럼에 질문했나요?)

이전 노력 끝에 남은 숫자를 어딘가에 넣으려는 시도가 보입니다.
 

음, 그리고 과학적이지 않은 또 다른 추가 사항-샘플에서 수집 된 지표는 어떻게 든 수익과 관련이 있어야합니다. 완전히 좌익 특성을 기반으로 한 SB와의 차이는 말이되지 않습니다, IMHO.

속도를 높이는 것 외에도 계산 체계를 잘 단순화하면 오류가 없다는 확신이 생기고 그에 따라 자기기만 가능성이 낮아집니다.

 
Aleksey Nikolayev #:

시뮬레이션을 위한 간소화된 계산 체계를 생각해 보세요.

의미에 대한 어느 정도의 (절대적인) 신뢰를 얻으려면 실제 데이터에 대한 결과가 적어도 샘플의 5% 꼬리(왼쪽 또는 오른쪽)에 속해야 합니다. 그러나 샘플은 최소한 수천 개가 되어야 합니다.

실험 조건을 다음과 같이 변경하면 다음과 같습니다:

1. 원래 샘플에서 우리는 미래에 사용되어야하는 양자 세그먼트를 발견하고 결과적으로 하나의 양자 테이블이 형성되므로 더 이상 우리는 그것으로 만 작업합니다.

2. 원본과 동일한 파라미터를 가진 목표 파라미터를 무작위로 생성합니다(1000주기).

3. 원래 변형과 비교하여 선택된 양자 세그먼트 수를 계산합니다. 동일하거나 더 적을 수 있습니다.

4. 표준 편차를 통해 평가합니다. 확산이 작으면 무작위 표적이 선택한 양자 세그먼트에 들어갈 확률이 높습니다.

어떻게 생각하시나요?

 
Aleksey Nikolayev #:

음, 그리고 과학적이지 않은 또 다른 추가 사항-샘플에서 수집 된 지표는 어떻게 든 수익과 관련이 있어야합니다. 완전히 좌파적인 특성을 기반으로 한 SB와의 구별은 의미가 없습니다, IMHO.

즉, 수익이 원래와 비슷하도록 목표를 변경 하시겠습니까? 무슨 뜻인지 잘 모르겠습니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:
그게 결승선입니다. 비판할 게 뭐가 있겠어요?) 자신이 한 일과 그 이유를 깨달았나요? 깨달았다면 왜 포럼에 질문하셨나요?)

이전 노력 끝에 남은 숫자를 어딘가에 넣으려는 시도가 보입니다.

지금은 제가 하는 일을 이해하지 못해서 그런 것 같고, 질문과 주장에 대한 피드백을 평가하고 있는 중이라서 그런 것 같습니다.

이해가 되시면 다시 대화를 이어가도록 하겠습니다.

 
Aleksey Vyazmikin #:

이제 제가 하는 일을 이해하지 못한다는 것인데, 질문과 주장에 대한 피드백을 평가하면서 분명하게 알 수 있습니다.

이해가 되면 다시 대화로 돌아가 봅시다.

당신은 sb의 시퀀스와 다른 시퀀스를 찾고 있지만 찾을 수 없습니다.

아무도 찾지 못했기 때문입니다. 증분 부호로 엔트로피를 계산하는 것으로 충분하며 헛소리를하지 않습니다.
 
Aleksey Vyazmikin #:

실험 조건을 다음과 같이 변경하면 됩니다:

1. 원래 샘플에서 우리는 더 이상 사용되어야하는 양자 세그먼트를 발견하고 결과적으로 하나의 양자 테이블이 형성되며 더 이상 우리는 그것으로 만 작업합니다.

2. 원본과 동일한 파라미터를 가진 목표 파라미터를 무작위로 생성합니다(1000주기).

3. 원래 변형과 비교하여 선택된 양자 세그먼트의 수를 세어봅니다. 동일하거나 더 적을 수 있습니다.

4. 표준 편차를 통해 추정합니다. 확산이 작으면 무작위 표적이 선택된 양자 세그먼트에 들어갈 확률이 높습니다.

어떻게 생각하시나요?

적어도 대략적으로나마 수익과 연관시켜 실제 수익과 무작위 수익 샘플을 비교해 보세요. 샘플의 평균 수익이 0과 같다는 오류가 없는지 확인합니다. 샘플 대비 실제 수익의 양의 중요성, 즉 3 시그마 규칙을 확인합니다.

제 업무가 너무 바빠서 자세히 설명해 드릴 수 없습니다.

 
Aleksey Vyazmikin #:

즉, 수익이 원래와 비슷해지도록 목표를 변경하는 건가요? 무슨 뜻인지 잘 모르겠습니다.

퀀트가 수익을 내도록 설계되어 있나요? 이를 위한 계획이 있나요? 대충이라도 빠른 샘플을 계산하고 실제 결과가 그 샘플의 꼬리에 맞는지 확인할 수 있도록 매우 단순하게 만드세요.

몬테카를로처럼 단순하고 널리 알려진 아이디어에 대해서는 전혀 탐구하지 않으면서 사람들에게 당신의 사고방식을 탐구하라고 요구하는 것은 지겨운 일입니다.

이 정도면 충분하다고 생각합니다.

 
Aleksey Nikolayev #:

사람들에게 당신의 사고방식에 동참할 것을 요구하는 것은 지루한 일이며, 몬테카를로처럼 단순하고 널리 알려진 아이디어에는 전혀 참여하지 않으려는 의지와도 맞물려 있습니다.

이 정도면 충분하다고 생각합니다.

이보다 더 잘 표현할 수는 없었을 거예요.
플라스크가 휘파람을 불고 있다는 사실을 오래 전에 깨달았어요.
무시하는 것이 가장 좋은 해결책입니다. 그러면 더 건강해질 것입니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
sb의 시퀀스와 다른 시퀀스를 찾고 있는데 찾을 수 없습니다.

아무도 가지고 있지 않기 때문입니다. 증분 부호로 엔트로피를 계산하는 것으로 충분하며 헛소리를 하지 않아도 됩니다.

엄격한 순서에 대해서는 명확성을 위해 예제로 썼습니다. 그리고이 문제의 해결책이 모델의 안정성을 향상시킬 수 있다고 썼습니다. 그러나 해결책은 다를 수 있습니다.

위에서 언급 한 문제를 해결하지 않고도 올바른 양자 테이블을 선택하면 학습이 향상되며, 이는 수십 개의 샘플에서 제가 테스트 한 것입니다.

그런 다음 일관되지 않은 데이터에서 샘플을 정리하여 훈련을 위한 전처리를 빠르게 수행하는 방법을 보여주었습니다. 이 방법을 사용하면 새로운 데이터에서 수익성 있는 모델을 얻을 수도 있다는 것을 GIF에서 확인할 수 있습니다.

대체로 이 접근 방식은 효과가 있으며, 더 발전시키는 것이 제 목표입니다.

그렇지 않다고 말하는 것은 현실을 부정하는 것이죠.

저는 가격이 부분적으로라도 파싱할 수 없는 순수한 SB 형태라고 생각하지 않습니다. 순수한 SB라면 전체 지점이 실수입니다.

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