フィッティングと実際のパターンの境界線はどこにあるのでしょうか？ - ページ 15

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Jingo:

フィッティングとリアルパターンの境界線はどこにあるのか？

市場を見ると、既存のパターンがパラメトリックに一定でない可能性があることがわかる。すべてのシステムには、適合性のレベルと1つ以上の事象の規則性のレベルがあります。

なぜか、規則性そのものが抜け落ちている。TSが規則性を詳細に記述すればするほど、求めているパターンが具体的になり、記述の精度でそのパターンが繰り返されるかどうかは定かではなく、悪い意味でのフィッティングの可能性が高くなるのである。

ここでは、TSの例、EURUSD（方法によってだけではありません）、日足チャート、前のダウンローソク我々は買い、前のアップローソクは、システムが逆になっています。沈まないのではなく、ユーロ誕生以来、大きな切れ目もなく持続的に上向きに成長しているのです。なぜ？なぜなら、安く買って高く売るという規則性は、どんな取引でも基本にあるもので、訓練は必要ないからだ。例えば、プリキャンドルの最小サイズなど、1〜2個のパラメータをシステムに追加すると、トレーニング期間中の成長や、OOSの悪化が得られます。

そして、セットアップの直接選択は、二の次で、それほど重要ではないように思います。

 
paukas:
そう、MoDが何であるかを知るために。そして、そこから何を絞り出すかをテストします。

ほとんどそうです。特にlot=0.1では、スプレッドと一度に比較できて便利です。また、その他の初期選択基準を用いてもよい。例えばPF<1.5であれば、もちろんMMで修正できますが、MMは追加調整であり、小さければ小さいほど落ち着きます))))何を合わせるかは好みの問題かもしれませんが :)
 
Avals:

ほとんどそうです。特にlot=0.1では、スプレッドと一度に比較できて便利です。また、それ以外の初期選考基準を用いることもある。例えばPF<1.5であればMMはもちろん有効かもしれませんが、MMは追加調整であり、少なければ少ないほど落ち着きます)))。何を調整するかは好みの問題かもしれませんが :)
PFの取引 数が多い場合、小さなpfはあまり重要ではありません。
 
paukas:
PFの取引が多い場合、PFが小さいということはあまり重要ではありません。

1より少ないが、取引回数が非常に多い場合はどうするのか？それとも1.01とモ数pips？:)
 
正則化アルゴリズムを使えば、幸せになれる。:))
 
Debugger:
正則化アルゴリズムを使えば、幸せになれる。:))

そして、もし詳しく教えていただけるなら...
 
Roman.:

と、詳しく説明していただければ...。
また何かと神経を使うのだと思います。
 
paukas:
また何かと神経を使うのだと思う。

そうですね、正規化については既にスレッドが立っていますね -https://www.mql5.com/ru/forum/131347 :-))。
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Roman.:

そうですね、正規化については既にスレッドが立っていますね -https://www.mql5.com/ru/forum/131347 :-))。

そういう意味じゃないだろう
 
Roman.:

詳しく教えてください...


正則化アルゴリズムとは、NSの過学習効果を防ぐためのアルゴリズムである。ググれば、実装されて動いているものが十分見つかるはずです。

このように、これらのアルゴリズムでは、「適合性と規則性の境界線」というトピックそのものが消えてしまうのです。

ネットワークアーキテクチャの問題は残るが

また、ノーマライゼーションとレギュラーライゼーションを混同しないようにしましょう。

正規化とは、異なる尺度のデータを同じ尺度にすることである。

そして最後に、金融市場では、すべての種類のNSがうまく機能するわけではありません。

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