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 2977

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Vyazmikin #:

ベスト」が最善の選択ではないことが多いことを説明するのに疲れた。

まるで宗教を扱っているかのように......。

あなたは特定の用語で特定のアプローチをしているが、人々は結果を理解することなく、そのような情報のためにハードディスクの容量を犠牲にする準備ができていない。私が思うに、解決策は、詳細な記事を作って、すぐにでも市場でこれをプッシュし始める（可能性が高い）熱狂的なファンを見つけるか、職人として誰かに少しお金を払うかのどちらかだ。あるいは、ソーセージ1本のために学生を雇うか。

メタ・モデルに関する私の前回の記事の例を挙げよう。何人の人が提案や改善点、アイデアを書いてくれただろう？ゼロだ。それを受け取って使っている人は何人いるだろうか？少なくとも何人かは、フィードバックなしで。

一般的には非常に難しい質問だ。何かをやって、それをパブリックドメインにすることを恐れるとき、カモにされないようにするためだ。しかし、同時にあなたは助けを求めている。ここではマザー・テレサ1人に対して凧が1000もあるんだ。そういう特殊な活動分野なんだ。それなら自分でやるしかない（笑)。

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky #:
あなたは特定の用語で特定のアプローチをしていますが、人々は結果を理解することなく、そのような情報のためにハードディスクの容量を犠牲にする準備ができていません。私が思うに、解決策は、詳細な記事を作って、すぐにでも市場でこれをプッシュし始める（可能性が高い）熱狂的なファンを見つけるか、職人として少しお金を払うか、どちらかだと思います。あるいは、ソーセージ1本のために学生を雇うか。

具体的なトピックでは、私はオフトピックから「量子カットオフ」という言葉を使っています。なぜこのような用語が生まれたかというと、もともとは、ある定量化式によって予測値を分割するクオンツ表からきている。

ここで有益な記事を書くのは難しい - 他で説明されていないことを何を書けばいいのか明確ではない。また、何を書けばいいのか-比較テストか論理計算か。論理は数式で裏付けされなければならないが、私にはできない。

聡明な学生を取るには--そうですね、数式だけでなく本質を理解してくれれば いいのですが。そのような人を見つけた経験はありますか？

マキシム・ドミトリエフスキー#:

メタモデルについての私の前回の記事の例です。何人の人が提案や改善点、アイデアを書いてくれましたか？ゼロだ。何人がそれを受け取って使っている？少なくとも何人かは、フィードバックなしで。

pythonの記事のターゲットとなる読者はほとんどいません。この意味で、Dmitriyの一連の記事 - テスターをクリックして結果を得る。アイデア自体について - 0.5ではなく、0.35でスクリーニングを行うようにしてください - すなわち、それは高い信頼性で分類され、好ましくはサンプルの訓練を停止するためのコントロール上のTN。

マキシム・ドミトリエフスキー#:

一般的に非常に難しい問題です。何かをした後、カモにされないように、それをパブリックドメインに置くことを恐れるとき。しかし同時に、あなたは助けられたいのです。ここでは、マザー・テレサ1人に対して1000人の凧がある。そういう特殊な活動分野なんだ。それなら自分でやるしかない（笑)。

補助的なクラスも含めない3000行のコードでさえ投稿したら、誰がその中に入っていくのだろう？だから私は、1つの予測変数の量子セグメント内という仕様で、サンプルを特徴付ける測定基準について具体的に質問したように思えたのだが、また量子テーブルの議論に飛んでしまった。

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Vyazmikin #:

聡明な生徒を得るには--そうですね、数式だけでなく本質を理解している 人だといいですね。そのような人を見つけた経験はありますか？

Pythonの記事のターゲットとなる読者はほとんどいません。その意味で、ドミトリーはテスターをクリックして結果を得るという一連の記事により興味を持っています。アイデアそのものについて - 0.5ではなく、0.35でスクリーニングしてみてください。

学生は自分で見つけることができるはずだ :)

記事について - はい、一般的に悪いトレードの割合が少ないほど、より稀で正確なトレードになります。それでも、特徴やその他のトリックに左右されます。最も重要なのは、人工トレーダーが自ら非効率性を探すことができるという原則です。人間がそれを行う方法と似ている。そして、TSの準備においてより多くの知識領域が使用されればされるほど、より多くのニューラルネットワークがアルゴリズム内に存在し、それぞれが異なる何かを行うことができる。記事のように見える必要はない。

ドミトリーは素晴らしい仕事をしてくれたが、量が多いのですべてを維持することはできないだろう。今はonnxがあるから意味がない。使い勝手はどうなんだ？未知の何かを理解するために大量のコードを書く。例えば、RLが他の選手と同じ最適化手法であるとか。そして、トレーダーはいつ)

あなたがトレーダーで、数学者でもプログラマーでもないとしよう。そして、プログラミングや数式を学ぶという恐ろしいことを始める。そして結局、数学者でさえ、あなたが設定したタスクに対処できず、あなたはただの後輩でしかないことに気づくのだ。孤独なトレーダーの不遇な運命。

[mytarmailS]

ディミトリとは？

[Renat Fatkhullin]

ONNXモデルをエディタで直接プレビューできるようになりました：

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
ディミトリとは？

RLの記事

[Aleksey Nikolayev]

Renat Fatkhullin #:

ONNXモデルを直接エディタでプレビューできるようになりました：

グラフで可視化するのが一般的のようです。

ビジュアライゼーションは原理的に何ができるのでしょうか？

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky #:
生徒が自分で探さなければならないんだ :)

うーん、どうやって見つけるんだろう :)

マキシム・ドミトリエフスキー#:

その記事によると - そう、一般的に、悪いトレードの割合が少ないほど、より稀で正確なトレードになる。

私が書いたのは、分類精度のために正しく分類された悪い例の量が少ないということだけです。

マキシム・ドミトリエフスキー#：

ドミトリーは素晴らしい仕事をしてくれたが、量が多いのですべてを維持することはできないだろう。今はオンキがあるから意味がない。どんな使い勝手があるんだ？未知の何かを理解するために大量のコードを書く。例えば、RLが他のものと同じ最適化手法であるとか。そして、いつトレードするか。）

彼は非常に読みにくいコードを書いているが、一般的には理解できるだろう。彼のMOに対する個人的な理解にはとても良い刺激になると思う。それに再現性のあるコードは、プロセスを理解する上でとても重要だ。特に、自分で何かを作りたいと思う人がいるならね。

Maxim Dmitrievsky#:

あなたがトレーダーで、数学者でもプログラマーでもないとしましょう。そして、プログラミングや数式を学ぶという恐ろしいことを始める。そして結局は、数学者でさえ自分の設定した課題に対処できず、自分はただの若造に過ぎないことに気づく。孤独なトレーダーの不遇な運命。

そう、それが無駄な年月なんだ。

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:
ディミトリとは？

彼の記事はこちら です。

[Aleksey Vyazmikin]

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