記事「パターン検索への総当たり攻撃アプローチ（第VI部）：循環最適化」についてのディスカッション - ページ 3

新しいコメント
 
fxsaber #:

しかし、この記事で特にシャープ、R^2、基準による美しさを求めるのは疑問が残る。私が間違っているのかもしれない。

とても正しい。
 
mytarmailS #:
とても正しい

でも、これは全部ガラガラで、誰かがとても正しいか間違っているかは別として、私はもう全部商品にしてしまった。何なんだ、この用語は......。これらの曲線は、標準偏差を数学的な期待値に近づけるための手段に過ぎない。限られたサンプルで作業することは、そのサンプルの信頼性を高める唯一の方法であるため、こうせざるを得ない。

 
Evgeniy Ilin #:

でも、誰かが正しいか間違っているかは別として、私はすでにそれをすべて商品にしてしまった。

製品化したからといって、それが役に立つとは限らない。

残りは後で答える。

 
mytarmailS #:

残りは後で答える。

TCをいじってきれいな利益曲線にフィットさせるだけでは、たとえOOSがあったとしてもオーバートレーニングです

マルチプル・テスト・エラーを ご存知ですか？


以下の資料をご覧ください。


Pハッキングとバックテストの再訓練 " 数学的投資家 (mathinvestor.org)

ファイナンスにおける歴史のオーバートレーニングがいかに誤った発見につながるか " 数学投資家 (mathinvestor.org)

バックテスト履歴のオーバートレーニングとポストホック確率誤差 " 数学投資家 (mathinvestor.org)

backtest-prob.pdf (davidhbailey.com)

金融におけるAI：バックテストを最終的に信じ始める方法 [3/3]｜by Alex Honchar｜Towards Data Science

バックテストのオーバーフィットの確率を解明する：Pythonコードとビジュアルエイドによるステップバイステップガイド｜Francesco Landolfi著｜Python in Plain English


そして、どのような基準を使っても、オーバートレーニングになっていることに気づくでしょう：

標準偏差を数学的期待値に近づける方法 、回帰直線の傾き、利益最大化、シャープ......。


どうするか：

あなたは今、何度も繰り返しながらきれいな曲線をフィッティングしているに過ぎない。多重検定の誤差は、無作為でも、テストと訓練の両方できれいな曲線を示すTSを構築できることを示している。


そのためには

1) シミュレーション、信頼区間のシステムを開発し、あなたが持っているようなTSの取引の1回の計算ではなく、例えば異なる環境でのTSの50回のシミュレーションの結果として曲線を取り、これらの50回のシミュレーションの平均を、最大化/最小化されるべきフィットネス関数の結果として取る。


2) 最適化アルゴリズムによる（ポイント1からの） 最良の曲線の探索の間、各反復は多重テストのために相関されるべきである。

実際の多重テストの問題 / Habr (habr.com)


そういうことなのだ...。

 
mytarmailS #:

たとえOOSがあったとしても、TCを微調整してきれいな利益曲線に合わせるのはオーバートレーニングだ。

多重テスト エラーをご存知ですか？


以下の資料をお読みください。


Pハッキングと再訓練バックテスト " Mathinvestor (mathinvestor.org)

ファイナンスにおける歴史の過剰訓練がいかに誤った発見につながるか " The Math Investor (mathinvestor.org)

ヒストリーテストのオーバートレーニングとポストホック確率エラー " 数学投資家 (mathinvestor.org)

backtest-prob.pdf (davidhbailey.com)

金融におけるAI：バックテストを最終的に信じ始める方法[3/3]｜アレックス・ホンチャー著｜データサイエンスに向けて

バックテストのオーバーフィットの確率を解明する：Pythonコードとビジュアルエイドによるステップバイステップガイド｜Francesco Landolfi著｜Python in Plain English


そして、どのような基準を使っても、オーバートレーニングになっていることに気づくでしょう：

標準偏差を数学的期待値や 回帰直線の傾き、利益最大化、シャープなどに近づける方法 。


何をすべきか：

あなたは今、何度も繰り返しながらきれいな曲線をフィッティングしているに過ぎない。多重検定の誤差は、無作為であっても、テストとトレーンの両方できれいな曲線を示すTSを構築することが可能であることを示している。


そのためには

1) シミュレーション、信頼区間のシステムを開発し、あなたのように1回のTS取引の計算ではなく、例えば異なる環境でのTSの50回のシミュレーションの結果として曲率を取り、これらの50回のシミュレーションの平均を、最大化/最小化されるべきフィットネス関数の結果として取る。


2) 最適化アルゴリズムによる（ポイント1からの） 最良の曲線の探索の間、各反復は複数のテストのために相関されるべきである。

多重テスト問題の実際 / Habr (habr.com)


というわけだ。

前にも聞いたことがある。美しいのは再トレーニングだけ ああ、確かにフィットネス関数だから、間違ったものを探している。どちらかというとニューラルネットは持っていない。問題は理解できる。サンプリングに限りがあるのが問題なんだ、手短に言うと、僕の言っていることに注意を払ってないだけなんだ。あなたは私に百も五百も記事を投げつけて、まるで私たちが何かを証明するために座って読んでいる時間があるかのようだ。あなたが提供するものは理解できるが、それをすべて製品にまとめ、定年までそれをすべて数え、あなたが切望する聖杯を手に入れるという事実ではなく、人々に与えるとは......。リソースには限りがあり、時間にも限りがある。私は多くのことを聞いたことがある、私は記事を読んでいないが、これらの問題は明らかであり、考える人のために、記事なし。

 
Evgeniy Ilin #:

前にも聞いたことがある。美しいのは再トレーニングだけだ ああ、確かにフィットネス関数で、間違ったものを探している、検索基準も間違っている フィットネス関数......。どちらかというとニューラルネットは持っていない。問題は理解できる。サンプリングに限りがあるのが問題なんだ、簡単に言うと、私の言っていることに注意を払っていないだけだ。あなたは私に百も五百も記事を投げつけて、まるで私たちが何かを証明するために座って読んでいる時間があるかのようだ。あなたが提供するものは理解できるが、それをすべて製品にまとめ、定年までそれをすべて数え、あなたが切望する聖杯を手に入れるという事実ではなく、人々に与えるとは......。リソースには限りがあり、時間にも限りがある。私は多くのことを聞いたことがある、私は記事を読んでいないが、これらの問題は明らかであり、考える人のために、記事なし。

あなたの答えから判断すると、あなたは何も理解していない...。
時間を無駄にした。私は時間を無駄にした。
 
mytarmailS #:
あなたの答えから判断すると、あなたは何も理解していない......。
時間を無駄にした。もう二度としない

君が何も理解していないのはわかった。あなたの判断はあなたの判断でしかない。例えば、あなたは巧みな記事を読み、メガトレーダーであるかのように装ってここにリンクを貼っているようだが、実際には誰も読まないだろう。私は、あなたのような人を見てきた。賢い言葉をたくさん知っているが、何の役にも立たない。数式を理解し、導き出し、研究し、自分の経験と立場を持つ必要がある。私は暗号やスポーツベッティングに携わり、すべてを知っている。必要なことはすべて自分で推論し、ノートを取って数式を書く。

 
mytarmailS #:

そうしなければならない。

1) シミュレーション、信頼区間のシステムを開発し、あなたが持っているようなTS取引の1回の計算ではなく、例えば異なる環境におけるTSの50回のシミュレーションの結果として曲線を取り、これらの50回のシミュレーションの平均を、最大化／最小化されるべきフィットネス関数の結果として取る。


2) 最適化アルゴリズムによる（ポイント1からの） 最良の曲線の探索の間、各反復は、複数のテストのために相関されるべきである。

この方法を用いて実用的な結果を得た例はありますか？嘲りのない質問、実に興味深い。

 
Kristian Kafarov #:

このアプローチを使って実用的な結果を出した例はありますか？この質問は嘲ることなく、実に興味深い。

私にもあるし、私にもある。
そして私だけでなく、これらのアプローチはすべて広く知られており、科学や医学などで使われている（それは世界の常識である）。

市場に関する数字が欲しいのであれば、この記事の著者が提案しているのは、新しいデータではほとんど機能しない、歴史に対する通常の原始的なフィッティング（再訓練）であるとしよう．
通常の言語では15行のコードで書かれているのだが、著者は何ヶ月も費やしている。

そして、私がカバーしようとしたものは、原始的なフィッティングよりも少なくとも10倍はうまくいく。
 
mytarmailS #:
私はそれを実践している。

具体的な例を見てみたい。多くの人が（成功したとはいえ）ただ適用して黙っているのは明らかだ。しかし、誰かが何をし、何を得て、さらにどのようにトレードしたかを詳細に説明してくれるはずだ。

1234
新しいコメント