トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1395

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー

そうではなく、45gの斜め線があり、水平線はありません。

偏差値を数えるな...という提案も))

横線は、わかりやすくするために、実質ゼロとしています。
左側は、その下（50トレード）が全て利益、その上（10トレード）が全て損失です。右側はその逆です。

[Maxim Dmitrievsky]

エリブラリウス
横線は 実際の結果をゼロにしたもので、見やすくするためです。
左側は、その下（50単位）がすべて利益、その上（10単位）がすべて損失となります。右側はその逆です。

は予測値に対する現在値の比率で、線は雲を45度通り、ちょうど中心がゼロのところをサンプリングして描かれています。そこのばらつきが大きいんです。

モデルの平均誤差を出せばよかったんだよ

キディスクール

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー

は予測値に対する現在値の比率で、線は雲を45度通り、ちょうど中心がゼロのところをサンプリングして描かれています。そこでのばらつきは大きい

幼稚園の方が短い

軸には、RealとPredictが見えます。比率ではありません。

[Maxim Dmitrievsky]

エリブラリウス
軸のキャプションにRealとPredictがありますね。比率ではありません。

述語と実数値のグリッドを結ぶと、対角線がある。

またはgoogle scatter plot

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー

予測値と実測値をグリッドで結ぶと、対角線がある。

またはgoogle scatter plot

穏やかな)
私はあなたを理解していません。この絵の中の予測はどこが正しくて、どこが正しくないか、あなたのビジョンを描いてください。
あるいは、ジュラの写真の中身を説明するのを待つか。

[Maxim Dmitrievsky]

エリブラリウス
穏やかな)
あなたのことがわからないんです。この絵の中の正しい予測はどこで、そうでないところはどこなのか、あなたのビジョンを描いてください。
あるいは、Juraを待つか、彼の写真の中身を説明させるか。

正解はライン上にあり、それ以外はエラーとなる

直線からの偏差の2乗を計算すると、NS誤差が得られる

誤差が小さいほど、線の周りの広がりが小さくなる

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー

正解は線上にあり、それ以外はエラーとなる

私は、予測の絶対的な正しさを追求することはありません。私にとっては、利益を出したトレードはすべて正しいのです。
例

1) 予想は-10で結果は-8、これは素晴らしい利益だ。
2）-4.8と予測し、-13と予測よりはるかに多くの利益を得た。
3）予測-3.5は+5を得た、そこに損失が発生します - これはエラーです。左側と0以上のすべてのポイントと同様に、それらだけが損失を出し、それらでの取引はエラーとなる。

[Maxim Dmitrievsky]

エリブラリウス

私は、予測の絶対的な正しさを追求することはありません。私にとっての正解は、利益を出したものすべてです。
例

1) 予想は-10で結果は-8、これは素晴らしい利益だ。
2）-4,8と予想したところ、-13となり、予想よりはるかに大きな利益を得た。
3）予測-3.5は+5を得た、そこに損失が発生します - これはエラーです。左上すべてのポイントと同様 0

ムンデ...

串刺しソーセージはもっと便利

ロバストモデルとは、例えばこのようなものです（最初のグーグル画像）。

[Maxim Dmitrievsky]

エリブラリウス

alglibのperseprtronをpre-learnに教えようぜ。

新しいトレイが実行されるたびに、重みがランダム化されるため、通常のパッケージと同様にランダム化を解除して事前学習を試みる

これを使って、どれだけ面白いことができるか、想像してみてください。

[Forester]

マキシム・ドミトリエフスキー

alglibのperseprtronをpre-learnに教えようぜ。

新しいトレイが実行されるたびに、重みがランダム化されるため、通常のパッケージと同様にランダム化を解除して事前学習を試みる

これでどれだけ面白いことができるか、見てみましょう。

森にハマる。NSに戻るとしたら、そう長くはないでしょう。もう1年もかけているんですよ。