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 2641

 
mytarmailS #:

おい)))ミシャーニャと俺を比べているのか?)


GPの生みの親からのクリップ。

それに、僕は映画を書けるほど有能だとは思えない。誰のために? 5人しか理解できないし、誰もリピートしないし、ましてや発展させることもできない......。

結局、「いいね!」が3つ、「面白い、またやって」というコメントが2つ。 人生の数日を費やす価値があるのだろうか?


僕は記事を書きたいんだけど、クソメタクオーターはRのコードを見たくないんだ。だから書きたくないんだ。たまに書くことがあるんだけどね、たまに...。

比較してるんじゃなくて、ただ楽しいんだよ😀。
PythonはRと同じで、私ならどうにか乗り換えます。Vladimir PerervenkoはPythonに乗り換えました。
記事のトピックはそうですね。トレーディングのための通常の材料はほとんどありません。
 
Maxim Dmitrievsky #:
比較するのではなく、ただ楽しんでいるだけです。

PythonはRと同じで、何らかの形でクロスオーバーしているはずだ。Vladimir Perervenkoはちょっとクロスオーバーした。
記事のトピックはい、特にMOについて。トレーディングのための通常の材料はほとんどありません。

そうですね、私なら乗り換えますが、人は何か利点があるから乗り換えるのであって、私にはそれがわかりません。データ処理という点では、pythonはrcaに比べて空っぽです。

Rcaはpythonが持っているものすべて(そしてもっと多くのもの)を持っていますが、pythonはRcaが持っているものを持っていません)。

pythonの長所は、汎用言語であること、ehe-sheetが作れること、クールであること、コードが読みやすいこと、コミュニティが成長していることですが、それ以外の数十のパラメータではpythonは劣っています.

Pandasのデータフレームやベクトル化などのクールさは、すべてRkiの標準構文の盗用です。Rkiの標準構文が盗用されている.

さて、調子に乗りすぎた、好みの問題だ.

 
mytarmailS #:

僕は乗り換えたいけど、みんなが乗り換えるのは何か利点があるからで、僕にはそれがわからない。データ処理という点では、パイソンはrcaに比べて空っぽだ。

Rcaはpythonが持っているものすべて(そしてもっと多くのもの)を持っているが、pythonはRcaが持っているものを持っていない)。

pythonの長所は、汎用言語であること、エコーを作れること、クールであること、コードが読みやすいこと、コミュニティが成長していることですが、それ以外の数十のパラメータではpythonは劣っています.

Pandasのデータフレームやベクトル化などのクールさは、すべてRkyの標準構文を盗んだものです。Rkyの標準構文が盗用されている.

I.P.は好みの問題だ。

Rampは独自のトリックを持つ別の言語のようなものだ。
 
Maxim Dmitrievsky #:
スロープは独自のジョークを持つ別の言語のようなものだ。

そしてみんなそれを愛している)

 
Maxim Dmitrievsky #:

結局のところ、マックス、すべてはルールという形で表現することができ、どんな言語にも落とし込むことができる。

だから、自分が使いやすい言語でTCを開発することができるし、そうすべきなんだ。


Pythonは、そうですね、学ぶ必要があります...未来はPythonの背後にありますが、私はとても怠惰です...そして、Rkaが解決するタスクという点では、それはひどく未熟です。

トレーディングで最も重要なのは、アイデアを実装してテストするスピードだと思います。

 
mytarmailS #:

最終的にはマックス、すべてをルールとして表現し、あらゆるNPSに入力することができる。

主なことは、何か注ぎ込むものがあるということであり、自分が使いやすい言語でTCを開発することができますし、そうすべきです。


Pythonは、そうだ、学ぶべきだ...未来はPythonの背後にあるが、あなたはとても怠惰だ...そして、RCAが解決するタスクという点では、Pythonはひどく未熟だ。

トレードで最も重要なのは、アイデアを実現し、テストするスピードだと思います。

以前メッセージを書いたのですが、誰も何も提案してくれませんでした。近いうちに結果をお見せできると思います。私のアプローチは少し違っていて、タグを調べて、それらに有益な機能を見つけようとしているんだ。つまり、良い特徴とタグのペアを探しています。基本的には同じことですが、横から見ています。私はルールに依存していますが、符号の定常性と安定性に依存しています。というか、定常性と情報性の妥協点を探している。

私はキャットバストと熱意だけを使っている。)
 
Maxim Dmitrievsky #:
インクリメントに基づく新機能を考え出すのに時間を費やしてきた(この記事の前にも書いたが、誰も何も提案しなかった)。近々、その結果をお見せできると思う。私のアプローチは少し違っていて、 タグを調べて、そのタグに有益な機能を見つけようとして いる。 つまり、良い特徴とタグのペアを探しているのです。基本的には同じことですが、横から見ています。 私はルールに頼っていますが、符号の定常性と安定性に頼っています。というか、定常性と情報量の妥協点を探している。

ええ、ええ、似たようなものですが、私の見るところでは、ルールでさらに踏み込むことができます。

 
mytarmailS #:

そうそう、似たようなものだけど、もっと踏み込んだことができると思うよ。

ブーストには新しい機能があって、悪いサインを落とすことができるんだ。まだ使う機会がないけど。

https://catboost.ai/en/docs/concepts/python-reference_catboost_select_features

select_features
select_features
  • catboost.ai
Purpose. Select the best features and drop harmful features from the dataset. Method call format.
 
Maxim Dmitrievsky #:

ブーストに新しい機能が追加された。まだ使う機会がない。

https://catboost.ai/en/docs/concepts/python-reference_catboost_select_features

何もできないだろう。

 
mytarmailS #:

それで何かできるとは思えない。

他の方法と組み合わせれば、何かできるかもしれない。
理由: