オプティマイザーを使った作業の原則と、はめ込み回避の基本的な方法。 - ページ 9

 
Reshetov:
ARTICLEはすでに書かれているので、絶望する必要はありません。

興味深い資料をありがとうございました。それにしても、技術的な記事というか。私は、特定のトレーディング規律とは関係なく、概念的な質問に興味があるのです。述べたような流れで、もう少し後で議論を続けたいと思います。
 
LeoV:
記事を読むすべてに賛同はできませんが、多くの賢明な、そして最も重要な正しい考えを示しています。

常識がない、正しい考えがない。いつものオタク的な数字遊び。以下、冒頭の部分を引用します。

入力パラメータは出力パラメータと無関係、つまり因果関係がない、つまり代表性がないため、ニューラルネットワークを学習させるものがないのです。そして、入力と出力の相関関係をチェックすると、ゼロに近い相関関係が表示される。こ の場合、 ニューロネットを学習させるために、他の入力データを 探す必要があります。

入力データの構造化には対応せず、「検索しなければならない」と書かなければならない。なぜ相関がないのか?バカな指標を取ったから?より遅れた指標を探す必要があるのでしょうか?元々答えがないのだから、タルスキーもゲーデルも算数も、ただのオタクだ。

この記事が有害なのは、書かれていることがすべて、実験が行われたコトワザにのみ当てはまるという、科学の裏にある単純な真理があるからだ。この結果を外挿することを信用する理由はない。書かれているのは、簡単なブレークポイントテストだけ です。しかし、このテストとは別に、さらに多くのテストを行う必要があることを人々は知っています。それは、将来の外挿の信頼性を高めるものですが、それでも問題は解決しません。


レシェトフ!もっと謙虚になれよ。ロバスト性の確保という問題では、何も新しいことはありません。ただ、自転車の発明の一つです。しかし、なんというマインド・ゲームなのだろう。


 

faa1947:

常識がない、正しい思考がない。いつものオタク的な数字遊び。

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この記事が有害なのは、単純な真実が科学の陰に隠れているからである

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客観性を保つため、お客様のレビューは記事へのコメントとして掲載し、出典へのリンクを貼らせていただきました。
 
Reshetov:
客観性を保つため、お客様のレビューは記事のコメント欄に掲載し、出典のリンクを貼らせていただきました。

レビューではなく、専門的な文献を読むように仕向ける試みです。

以前は、ゲーデルの定理は「知識論」という哲学の授業の一環として読まれていました。ある種の縦割りで、推論における何らかの枠組みを与えるだけで、それ以上のものではありません。具体的な経済学があり、そこにはかなり控えめな進歩があります。ブレークポイントテストは、一連の安定性テストの中で最初のテストです。そして、もし私たちが踊るなら、商の2つのセクションの結果を比較する、このタイプのテストが与える解答で踊るべきです。

しかし、この種のテスト以外に、モデルが不安定になる他の理由をチェックする別のテストのセットがあります。この解答群の中で、自分の書いたものはどのような位置づけになるのでしょうか。現在未解決のものの中で、あなたの提案を解決してくれるものは何ですか?

 
faa1947:

常識がない、正しい考えがない。いつものオタク的な数字遊び。

+1
 
faa1947:

レビューではなく、専門的な文献を読むように仕向けるのです。

仕方ない、私は作家のチュクチャだ。私は読み方を習ったことがなく、すぐに有害な記事を書き始めました。

だから、役に立つ記事の書き手として、すべての望みがあなたに託されているのです。

 
faa1947:

入力パラメータは出力パラメータと無関係、つまり因果関係がない、つまり代表性がないため、ニューラルネットワークを学習させるものがないのです。そして、入力と出力の相関関係をチェックすると、ゼロに近い相関関係が表示される。こ の場合、 ニューロネットを学習させるために、他の入力データを 探す必要があります。

入力データの構造化には対応せず、「検索しなければならない」と書かなければならない人。なぜ相関がないのか?バカな指標を取ったから?より遅れた指標を探す必要があるのでしょうか?元々答えがないのだから、タルスキーもゲーデルも算術もオタク的なぼやきに過ぎない。

実際 - まったく正しい、有効な指摘です。入力データとネットワークの学習対象であるデータとの間に何らかの関係がない場合、そのような状況で利益を得ようとしても全く無駄である。

faa1947 :これはレビューではなく、専門的な文献を読むように仕向ける試みです。

また、「ニューラルネットワークをいじったり再トレーニングしない方法」や「ニューラルネットワークを使ってTSを作り、金融市場を取引する方法」といった専門的な文献はどこで見たことがありますか?
 
LeoV:

実際 - まったく正しい、有効な指摘です。入力データとネットワークを学習させるデータとの間に相関関係がなければ、そのような状態で利益を得ようとしても全く意味がない。

濡れたから長靴が流れた、みたいな些細な思いです。そして、そのブーツはどこで手に入れるのでしょうか?わからないんです。コドベースの中に入っている必要があります。それが問題なんです。

また、「ニューラルネットワークのフィッティングや再トレーニングを回避する方法」や「ニューラルネットワークでTSを作り、金融市場でトレードする方法」などの専門的な文献はどこで見た のでしょうか?

これはよくある問題で、それを解決しようとしているのであり、NSの使用は既存の開発を無視する理由にはならない。

 

faa1947: Это банальная мысль типа: мы промокли, значит сапоги текут. А где взять сапоги? Не известно. Должно быть в кодобазе. Проблема в этом.

入力データと、ネットワークが学習するデータと、ブーツとの相関がわからない......))))も、原因不明で流れている......。)

faa1947 : これはよくある問題で、それを解決しようとしているのであって、NSの使用は既存の開発を無視する理由にはならない。

一般的な言葉であり、それを使うことは、人が働いて人に役立つものをもたらそうとした他人の記事に対して謝る理由にはならない。
 
LeoV:


これは一般的な言葉であり、これを使うことは、人が努力して人に役立つことを伝えようとした他人の記事に拍手を送る理由にはならない。

IMHO 説得するのは無意味です。エコノミスト氏は、この記事に満足していない。だから何だというのだ。味については議論の余地はありません。

有用な情報を見つけた人は、すでにそれを使っている。自分では何も見つけられず、不満に思っている人がいても、それは私の問題ではありません。