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 2662

[mytarmailS]

Uladzimir Izerski #:

ゾウ」、「ラクダ」、「ウサギ」。しかし、どれも大きさが違う。しかし、そのモデルは現実に存在し、常に繰り返されている。

しかし、人間にはそれが見えるが、原始的なアルゴリズムには見えない。

なぜなら、原始的なアルゴリズムには、大きさ、傾き、曲がりなどに対する不変性がないからだ。しかし、脳にはある

大雑把に言えば、AIにどのように教えても、AIは以前見たことしか知らず、以前見たことしか期待しない。

しかし、これはアルゴリズムに不変性を加えることで修正することができる。しかし、私のようなヒューマニストには難しい。

[Uladzimir Izerski]

mytarmailS #:
しかし、人間には見えるが、原始的なアルゴリズムには見えない。

なぜなら、原始的なアルゴリズムには、大きさ、傾き、曲がりなどに対する不変性がないからだ......。しかし、脳にはそれがある。

大雑把に言えば、AIにどう教え込んでも、AIは前に見たことしか知らず、前に見たことしか期待しない。

しかし、これはアルゴリズムに不変性を加えることで修正することができる。しかし、私のようなヒューマニストには難しい。

もちろん、市場は、既製の象をバラバラに分解して棚に並べた例のモデルとは違う。

構築の原理そのものが面白い。

市場チャートはノードとパーツで構成されている。課題は、モデルを正しく形成することである。そして、そのモデルは事前に知っていなければならない。私は2Dモデルを持っている。ボリュームのあるモデルを作りたい。興味を持ってくれる人が見つからない。モデルの理解はあるが、ソフトウエアの実行スキルがない。

[mytarmailS]

Uladzimir Izerski #:

もちろん、市場は既製品の象を分解してパーツごとに棚に並べたようなモデルではない。

構造の原理そのものが面白い。

そう、私の投稿は、分解されたものが非常に悪いという事実を述べただけで、リニアRSAの方がずっと良いと思うのだが、象のデータは残念ながら入手できない(

Uladzimir Izerski#：

市場チャートはノードとパーツで構成されています。課題はモデルを正しく形成すること

そう、課題は...

Uladzimir Izerski#:

私は2Dモデルを持っています。体積モデルを作成する必要があります。

もしすべてがうまくいくなら、なぜでしょうか？モデルに3次元があるのでしょうか？.....

Uladzimir Izerski#:

これに興味を持つ人はいない。モデルの理解はあるが、ソフトウェアの実行にそのようなスキルはない。

今ある製品を作ったことがあれば、スキルは十分で、新しいことに飛び込もうという意欲は ない......。

そして、複雑なアイデアを思いついた人よりもうまくやる人はいない、いや、最初の人以外はまったくいない......。

[Uladzimir Izerski]

mytarmailS #:

...

すべてがうまくいっているのに、なぜ？モデルに3次元があるのか？ 必要なのか？.....

必要だ。

2Dは完全なモデルではない。

[mytarmailS]

Uladzimir Izerski #:

必要だ。

2Dは完全なモデルではない。

まあ、必要なら言ってくれれば考えるよ。

[mytarmailS]

ああ...アルゴリズムが悪すぎる...(( あるいは、私が何かを見逃しているのかもしれない...)。

歪まなければまだいいんだけど。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:

ああ...アルゴリズムが悪すぎるよ((( それとも、僕が何かを見逃しているのか...)。

歪まなければ、多少は大丈夫なんだけどね。

まあ、予想するには複雑すぎる馬だけどね。

雷雨が欲しかったのに、ヤギになっちゃった。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
予想するには複雑すぎる馬だな :D

雷雨が欲しかったのに、ヤギになった。

私にとっては不幸中の幸いだが、世界中の人々にとっては幸いなことに、私はプログラミングの方法を知らない。

[Aleksei Stepanenko]

Uladzimir Izerski #:

2Dは完全なモデルではない。

間違ったことを言うかもしれないが、私が理解するところでは、これがトレーダーがどのようなシステムでも歴史に当てはめる際の主な問題なのだ。

たとえば、1000件の取引があるとしよう。すべての取引を、たとえば「買い」でオープンすると、47％の利益が出たという結果が得られる。

次に、この集合体を何らかの特徴（パターン）によって500件の取引を2つに分け、一方に「買い」を、もう一方に「売り」をオープンすると、結果は例えば49％まで改善されるかもしれない。

これで、パッチワークのように、1000件の取引に対して、全体的に非常に良い結果でBuyまたはSellをオープンすることができる。

そして、分割記号は正しく選択されているようだが、各「パッチワーク」の数は統計的に有意ではない。そして、ここに再トレーニングがある。

[Uladzimir Izerski]

Aleksei Stepanenko #:

間違ったことを言うかもしれないが、私が思うに、これは、どんなシステムも歴史に適合させるトレーダーの主な問題点である。

例えば、1000件の取引があったとしよう。全取引を例えば「買い」でオープンすると、47％の利益が出たという結果が得られる。

次に、この集合体を何らかの特徴（パターン）によって500件の取引を2つに分け、一方に「買い」を、もう一方に「売り」を建てたとすると、結果は例えば49％に改善されるかもしれない。

これで、パッチワークができ、その中で買いと売りをオープンすると、1000件の取引で全体的に非常に良い結果が得られる。

そして、分割記号は正しく選択されているようだが、それぞれの「パッチワーク」の数は統計的に有意ではない。そして、ここに再トレーニングがある。

履歴は必要だ。

モデルを理解するために必要なのだ。価格が時間とともにどのように変化するか。

しかし、テストそのものが歴史に対する調整なのだ。

MAは事象を予測することはできず、歴史から得た平坦なチャートに頼るのみで ある。

価格の未来を見る必要がある。未来は過去のレンガでできており、過去のパターンの大きさとは大きく異なる。MAがまだ知らないファンダメンタルズ・データやランダムなイベントに左右されるだろう。

価格モデル自体は変化しないが、象が回転するときのように、プロットのサイズと形状が変化する。

したがって、3次元のチャートを持つことが望ましい。

しかし、ここでは特別な見方、あるいは標準的でない相場観を持つ必要がある。そういうものだ。

そして、私の考えでは、相場は50％以上予測可能である。しかし、マニュアル・トレードでは心理の問題が残るだろう。