記事「機械学習や取引におけるメタモデル：取引注文のオリジナルタイミング」についてのディスカッション

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機械学習におけるメタモデル：人間がほとんど介在しない取引システムの自動作成 - いつ、どのように取引をおこなうかはモデルが自ら決定します。

まず、少しコメントします。研究者は不確実性を扱いながら取引システムを開発する（機械学習を適用したものも含む）ので、探索対象を厳密に形式化することは不可能です。これは、多次元空間における多かれ少なかれ安定した依存関係として定義することができ、人間や数学的な言語でさえ解釈することが困難です。高度にパラメータ化された自己訓練システムから得られるものを詳細に分析することは困難です。このようなアルゴリズムは、バックテストの結果に基づくトレーダーの一定の信頼を必要とするが、発見されたパターンの本質や性質まで明らかにするものではありません。

私は、自分のエラーを解析して修正し、繰り返し結果を改善するようなアルゴリズムを書きたいと思っています。そのために、次の図のように、2つの分類器の束をとって、順次訓練することを提案します。このアイデアの詳細な説明は以下の通りです。



それぞれの分類器は、独自の大きさを持つデータセットで訓練されます。青い水平線はメタモデルの条件付き履歴の深さを表し、橙色のものは基本モデルを表しています。言い換えれば、メタモデルの履歴の深さは、常に基本モデルよりも大きく、これらのモデルの組み合わせがテストされる推定（テスト）時間間隔に等しくなります。

作者: Maxim Dmitrievsky

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