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 - ページ 3

[Inquiring]

Maxim Dmitrievsky #:
アドヴァイタによれば、私たちもここにはいない。だから、ブランデーを飲んでリラックスすることを勧めるよ。この連中は何も知らないと思ったら大間違いだ。

彼らはあなたのお金を奪う方法を知っている。

[削除済み]

Inquiring #:

彼らはあなたのお金を奪う方法を知っている。

問題の核心に迫ろう。より良くするためには、コードに何を加えればいいのか？

[Inquiring]

Maxim Dmitrievsky #:
フィールドは抽象的な数学的実体である。だからといって、それが存在するとは限らない。

存在の問題はすでに哲学的な問題なのだ。

[Inquiring]

Maxim Dmitrievsky #:
問題の核心に迫ろう。より良くするためには、コードに何を加えるべきか？

「トレーディング・システム（機械学習を使用したものも含む）の開発プロセスにおいて、研究者は不確実性を扱うため、最終的に検索されるものを厳密に形式化することは不可能である。これら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である..."

何を探しているのかわからなければ、何を探せばいいのか？

一般的に物事がどのように動くかを理解するために、まず何を探すべきか、どんな依存関係があるのか、誰に対して、あるいは何に対して、といったことを考えるべきなのかもしれない。

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Inquiring #:

「トレーディング・システム（機械学習を使用したものも含む）の開発プロセスにおいて、研究者は不確実性を扱うため、最終的に求められるものを厳密に形式化することは不可能である。これら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である..."

何を探しているのかわからなければ、何が見つかるだろう？

物事の一般的な仕組みを理解するためには、まず何を探せばいいのか、誰に、あるいは何に、どんな依存関係があるのかを考えるべきなのかもしれない。

いや、ここで提供されるのは、自ら何かを探し、時には何かを見つけるグラフ草刈り機だ。インクリメントの代わりに有益なサインを提案することもできる。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:
似たようなものだと思うが、ここではモデルのタンデムである。

環境のモデルはその複雑さに依存する。モデルの複雑さは、結果に影響を与えるプロセスの数に依存する。正しいモデルを構築する／推測する／見つけることの複雑さは、これらのプロセスを説明する能力に直接依存する。

私の考えでは、メタモデルはもっと複雑であるべきだ。今のところ、学習分野と似たような分野で機能する単純すぎるソリューションだ。しかし、これまでのところ、モデルのロジックを構築する力が不足していると私は思う。

[削除済み]

Valeriy Yastremskiy #:

環境のモデルは、その複雑さによって決まる。モデルの複雑さは、結果に影響を与えるプロセスの数に依存する。正しいモデルを構築する／推測する／見つけることの複雑さは、これらのプロセスを説明できるかどうかに直接依存する。

私の考えでは、メタモデルはもっと複雑であるべきだ。今のところ、学習分野と似たような分野で機能する単純すぎるソリューションだ。しかし今のところ、モデルロジックを構築する力は十分ではないと思う。

練習の結果、特徴選択が必要であることがわかった。このようなモデルは、良いものに対してはうまく機能する。そして、悪いものに対しては、それは何かを与えてくれる。

[Inquiring]

Maxim Dmitrievsky #:
いや、ここで提案されているのは、何かを探し、時には何かを見つけるグラフィカルな草刈り機だ。インクリメントの代わりに有益なサインを提案することもできる。

私が理解したように、あなたのモデルのロジックはどこでも単純明快だ。昨日上昇したなら今日も上昇するだろうし、先週うまくいったパターンなら今週もうまくいくだろう。

人生ではそうはいかない。昨日はマーケットメーカーが波に乗り、上昇の幻想を「植え」、そして今日は収穫した。

ロジックは、インパルスを探し、インパルスに反応することである。「誰も吹き返さないときに吹いても意味がない」。もし5回目の注入の波で、インパルスがテイカーから反応を得られなかったら、トレンドをリードすることに何の意味があるのだろうか？逆に逆流する。

それが物理学なのだ。

[Inquiring]

Maxim Dmitrievsky #:
いや、ここで提案されているのは、何かを探し、時には何かを見つけるグラフィカルな芝刈り機だ。インクリメントの代わりに有益なサインを提案することもできる。

https://drive.google.com/file/d/1RFTdBDPVZA61fYBfMeB_oX9FDvULbA88/view?usp=sharing。

[Inquiring]

Valeriy Yastremskiy #:

環境のモデルは、その複雑さによって決まる。モデルの複雑さは、結果に影響を与えるプロセスの数に依存する。正しいモデルを構築する／推測する／見つけることの複雑さは、これらのプロセスを説明できるかどうかに直接依存する。

私の考えでは、メタモデルはもっと複雑であるべきだ。今のところ、学習分野と似たような分野で機能する単純すぎるソリューションだ。しかし、これまでのところ、モデルのロジックを構築する力が不足していると私は思う。

複雑さはシナジェティクスによって対処されている。複雑さゆえに、応用的な研究はほとんど行われていない。