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 2384

[Evgeni Gavrilovi]

マキシム・ドミトリエフスキー

手動マークアップは できましたか？

[削除済み]

Evgeni Gavrilovi：

マニュアルでマーキングが できたのですか？ このテクニックの方が面白そうです。

私はしませんでした、このアプローチには興味がないのです。

[削除済み]

mytarmailS:

トレイとテストの両方で機能するルールを生成する方法を見つけ、ようやくMLEEP...。

マイブローカー、マイトレーナー、そしてテスト

あなたのブローカーとあなたのデータ、そして9年後のテストは合格です!

聖杯発見!!!!!!!!!!

面白いのは、私は非常に不運にも、約1ヶ月、明日フォーラムから消えてしまうということです（私は何をすべきか、それを行う方法を書き出すことができるときに、共有したいが、時間がない......

快適なトレードのためには、これらのルールを200〜400個作る必要があります（必要ならパトレノフでも 可）

私のノートパソコンでは、1日あたり5〜8ルールのマイニングが可能です。

私は、パターンを検索するためのスライダーを備えたビジュアルマイナーを（非常に高速に）作りたかったのです。

が、例によってまだ終わっていない。

[Valeriy Yastremskiy]

マキシム・ドミトリエフスキー：

私は、パターンを探すために、スライダーを使ったビジュアルマイナーを（非常に速く）作りたかったのです。

が、例によってまだやってません。

何をどのように出力したいのか？

[削除済み]

Valeriy Yastremskiy：

何をどのように撤回したかったのですか？

ボックスプロットのように

[Valeriy Yastremskiy]

マキシム・ドミトリエフスキー：

ボックスプロットのように

トレーニング結果かボックスプロットルールか？

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー：

ルールのマイニングは問題ないと思います

もちろんそんなことはない))、仮にそうだとしても、私には何の影響もない))

マキシム・ドミトリエフスキー：

パターンを探すためのスライダーを備えたビジュアルマイナーを作りたかった（非常に高速に）。

が、例によってまだやってません。

試してみると、せいぜいフォレストのレンダリングのような結果にしかならない、つまり、何もできない...。

フォレスト出力はトリガーされたルールの合計であり、ルールはいかなる方法でもフィルタリングされて拒否されることはなく、拒否されたルールは約100％です)

ルールの再現性（回答は1つだけかもしれない）や妥当性（機能するか）はチェックされず、ルールはただデータに 引き伸ばさ れる（モデルがデータに適合する）。

モデルは学習サンプルをランダムに近似し、クロスバリデーションが役立つことを期待するが、客観的な理由（市場における重要なイベントが少なすぎる）により、それを行わない

私は、モデルをデータに当てはめるのではなく、仮説を立ててそれを検証するという、別のアプローチを試みました。

1）もっともらしい（すでにフィルタリングされた） 仮説をルールという形で形成している。

2) 少ないデータで仮説の検証を行う

3）小さなデータで検証された仮説を大きなデータで検証する。

実は、100万通りのもっともらしいルールのうち、たった1つだけが残っているのです

素人にはなかなか理解できないが、この2つのアプローチの違いは深淵である。

[削除済み]

mytarmailS:

もちろん、そんなことはないでしょう））、仮にあったとしても、私には何の影響もないでしょう）。

試してみましたが、結果はせいぜいRandom Forestと同じ、つまり、何もなし...です。

フォレスト出力はトリガーされたルールの合計であり、ルールはいかなる方法でもフィルタリングされて拒否されることはなく、拒否されたルールは約100%です)

ルールの再現性（回答は1つだけかもしれない）や妥当性（機能するか）はチェックされず、ルールはただデータに 引き伸ばさ れる（モデルがデータに適合する）。

モデルは学習サンプルをランダムに近似し、クロスバリデーションが役立つことを期待するが、客観的な理由（市場における重要なイベントが少なすぎる）により、それを行わない

私は、モデルをデータに当てはめるのではなく、仮説を立ててそれを検証するという、別のアプローチを試みました。

1）もっともらしい（すでにフィルタリングされた） 仮説をルールという形で形成している。

2) 少ないデータで仮説の検証を行う

3）小さなデータで検証された仮説を大きなデータで検証する。

実は、100万通りのもっともらしいルールのうち、たった1つだけが残っているのです

素人にはなかなか理解できないが、この2つのアプローチの差は奈落の底である。

だから、例としてTCの結果を示してください

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー：

だから、TCの結果を示してください

まだ無理です。最低でも500のダーティ・ルールが必要で、そこから最後の10％をパスすることになります......。

ちなみに、昨晩はすでに2つのダーティルールがありました。

ルール合成のスピードアップに取り組んでいます。今日は5倍速にする方法を考え、さらにコードを書き直しました...。

[削除済み]

mytarmailS:

まだ無理です、最後の10％を乗り切るには最低でも500のダーティールールが必要です...。

ただ、わかってほしいのですが、昨夜は2つの汚いルールを作りました。

アレクセイは長い計算をするのが好きなので、計算能力を提案したと思うのですが、協力できるかもしれませんね。）

ベクトル化されていないR上では、やはり遅くなります。いくつかの高速なデータベースを使用することができます