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 2628

[mytarmailS]

elibrarius #:

クロスバリデーション（前方評価）の説明がないのですが、何が問題なのでしょうか？

看板が浮いているため、トラック・テストへの調整が必要で、検証は別となる

[Forester]

mytarmailS #:
看板が浮いている、全てはトラック・テストへの適合、検証は別物になる

どんなフィッティングなんだろう？その逆です。テストでランダムに成功した部分を淘汰する方法です。
どのような検証をしているのでしょうか？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:

薦められて、Mediumであなたのトピックを取り上げました、便利かもしれません。

学習させたモデルを簡単に端末に転送できる（と思う）ので、この方法に興味を持ちました

https://medium.com/@james_laidler/generating-a-rules-based-system-using-iguanas-762843dd1418

[Forester]

Maxim Dmitrievsky #:

薦められて、Mediumであなたのトピックを取り上げました、便利かもしれませんね、私は入りませんでしたが

学習させたモデルを簡単に端末に転送できる（と思う）ので、この方法に興味を持ちました

https://medium.com/@james_laidler/generating-a-rules-based-system-using-iguanas-762843dd1418

私が理解したところでは、クロスバリデーション最適化を使って、良い木の枝（またはいくつかの葉へのパス）を探します。例えば、次のようなパスです。

(X['Age']>-0.125)&(X['Embarked_C']==True)

そして、これらの経路はすべて特徴量として新しいモデルに投入される。しかし、それは端末に転送するためのモデルではなく、トレーニングのためのレディメイドの機能なのです。

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:

ムービングウィンドウにおけるサインの重要性（指標と価格）

ある瞬間には10％、別の瞬間には0.05％の重要性を持つ、それが人生の真理である)

それですべてが解決すると思っているのなら、胸を張っていいと思います。

フィッシャーのアイリスの4つのサインは、そういうことなのです。

あるいは、スライドウィンドウを拡大した場合。

そこに、ようやく。

機種にはこだわらない、一番早くて簡単な、完璧なRF機種を取る。

一番の問題は、サイン・プレディクターにあります。あなたが見せたのは、ただのジャンク品です。ウィンドウが動いても予測力がほとんど変化しないもの、少なくとも10％程度のチャンネルを探すとよいでしょう。弱い変動でサインを見つけられなければ、ターゲットはジャンクです。別のターゲットを探した方がいい。そうして何年も。

PS.

かつて、自分の特性のばらつきについて、同様の結果を表形式で掲載したことがあります。sdが100％を超えるものもよくあります。でも、sd＜20％のものはすぐに見つかりますよ。

[Aleksey Nikolayev]

СанСаныч Фоменко #:

そこに、ようやく。

モデルにはこだわらず、一番早くて簡単なもの、完璧なRFモデルを持っていく。

一番の問題は、サイン・プレディクターにあります。表示されるものはただのガラクタです。ウィンドウが動いても予測力がほとんど変化しないもの、少なくとも10％程度のチャンネルを探すと よいでしょう。弱い変動でサインを見つけられなければ、ターゲットはジャンクです。別のターゲットを探した方がいい。そうして何年も。

PS.

かつて、自分の特性のばらつきについて、同様の結果を表形式で掲載したことがあります。sdが100％を超えるものもよくあります。しかし、sd＜20％のものはすぐに見つかる。

この文脈での「検索」という言葉は、さまざまな意味で理解することが可能です。少なくとも、2つの意味で。相場の「物理」を捉えるサインを手作業で探してみるか、生の価格からMOによって構築してみるか、どちらかである。

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius #:
私の理解では、良い木の枝（またはいくつかの葉へのパス）が（クロスバリデーションによる最適化を用いて）探索されます。例えば、次のようなパスです。

(X['Age']>-0.125)&(X['Embarked_C']==True)

そして、これらの経路をすべて特徴量として新しいモデルに投入する。しかし、それは端末に転送するための既成のモデルではなく、トレーニングのための既成の機能なのです。

2値分類器として書かれているようです。後で見てみます、しばらくはこの話題で盛り上がりそうな口実ができました。

[Forester]

СанСаныч Фоменко #:
窓が動いたときの予測力の変動が弱いもの、少なくとも10％程度のチャネルがあるものを探す必要があります。弱い変動でサインを見つけられなければ、ターゲットはジャンクです。別のターゲットを探した方がいい。などと、何年も前から言っていた。

何か見つかりましたか？それとも、すべてが無駄なのか？

[Flavio Javier Jarabeck]

なぜ、フォーラムでは何千ものページがポルトガル語に翻訳されているのでしょうか？

意味がない...。

誰のアイデア？

大げさだと思う人は、スレッドのタイトルを読んでみてください、異様です...。

[secret]

mytarmailS #:

ムービングウィンドウにおけるサインの重要性（指標と価格）

Twitterの制裁を受けろ、今一番使える看板だ。

そして、FXのことは忘れてください、効率が良すぎるのです。クリプトに切り替えるなど。