つまり、0クラス（エントリーしない）で正しいトレードの方向が選択された場合、利益はある のでしょうか？", I answered that there will be no profit, not from the fact that you can not choose there instead of "0" "1" or "-1" when repartitioning targets, if you decide to do it.括弧内では、アルゴリズムを変更し、モデルにエントリーの方向を決定させれば、このストラテジーを現実に適用しても利益を上げることができることを明記しました。説明できましたか？
それでは、財務結果の列にはほとんど意味がない。また、0クラスの予測誤差（0の代わりに1を予測する）もあるだろう。そして、その誤差の値段は不明である。つまり、バランスラインは構築されない。特に0クラスが70％もあるのですから。
つまり、問題を解く意味がない...。3000点のことは忘れてよい。もしそうなれば、信頼性がなくなる。
もし、「0」に分類され、「1」に分類されるべきであった場合、損失は発生しません 。 Target_100_Buy または Target_100_ Sell列の値を取って、(-1)を掛けるだけ です。
さて、あなたはどのように解決策がないと述べ、私はサンプリングの方法を知らないと思うことができます - ショック。
しかし、"1 "と分類され、"0 "と分類されるべきであった場合、損失が発生 します。Target_100_Buy または Target_100_ Sellカラムの値を取り、(-1)を掛けるだけ です。
さて、解決策がないと言っておきながら、サンプリングのやり方がわからないとはどういうことでしょう。
先にあなたは言った：
利益はないでしょう（再評価を行えば、ゼロでもわずかな割合の利益はあるでしょう）。
これは非常に紛らわしいですね。
あなたはよく言っていた：
非常に分かりにくい。
つまり、0クラス（エントリーしない）で正しいトレードの方向が選択された場合、利益はある のでしょうか？", I answered that there will be no profit, not from the fact that you can not choose there instead of "0" "1" or "-1" when repartitioning targets, if you decide to do it.括弧内では、アルゴリズムを変更し、モデルにエントリーの方向を決定させれば、このストラテジーを現実に適用しても利益を上げることができることを明記しました。説明できましたか？
つまり、0クラス（エントリーしない）で、正しいトレードの方向が選択された場合、利益は 出るのでしょうか？「というご質問をいただきましたので、「0クラス（エントリーしない）で正しい方向を選択した場合、利益が出るか出ないか」とお答えしました。括弧内では、アルゴリズムを変更し、モデルにエントリーの方向を決定させれば、実際にこのストラテジーを適用した場合、利益を上げることができると明記しました。説明できましたか？
まだです。
TP/SLを設定していますか？決算欄の値に基づいて？
"0 "の代わりに "1 "や"-1 "を選択することはできない」とはどういう意味ですか？
モデルは間違えて、"0 "の代わりに "1 "や"-1 "を選んでしまいます。
それほどでも...。
そこでTP/SLを設定するのか？決算結果の列の値に従って？
TPは全くありませんし、SLもありません（このサンプルでは :)）。- ドンチャンネルに到達した次のローソク足で閉じます。例えば、上限の境界線を超えたので、次のバーで買いを建て、下限の境界線を超えるまで待ち、利益があれば目標は「1」、損失があれば目標は「0」です。
0"、"1"、"-1 "の代わりに "0 "を選択することはできません。
モデルは間違えて0ではなく1や-1を選んでしまいます。
これは、ターゲット0をサンプルの他のターゲットに置き換えることができないことを意味します！
その結果、バランスは以下のように構成される：
予測1、セット1 => 任意のバランスの列の弾性率だけバランスが増加
予測1、セット0 => 任意のバランスの列の弾性率だけバランスが減少
予測0 => バランスは変化しない
これでわかった。
結局、バランスシートはこのような構造になっている：
予測1、設定1 => 任意の残高の列モジュラス分だけ残高が増加
予測1、設定0 => 任意の残高の列モジュラス分だけ残高が減少
予測0 => 残高は変化しない
これでわかった。
本質的にはそうだ。ただ、3つのターゲットのためにすべてをカスタマイズして、ある種の標準を作り、今のところそれを捨てていない。
35226でトレーニング、禁輸1000、テスト9000最後の行。
オプション81のベストバランス：0.01600pt。
全体で50/50。安定した成長はない。
...
あなたのベストバランスは？
私の最高の結果は次のようになります。35226でトレーニング、エンバーゴ1000、テスト9000最後の行。 オプション81のベストバランス：0.01600pt。 全体で50/50。 ...
exam.csv ファイルでモデルを正確にチェックできますか？
サンプルで何か操作を試しましたか？
予測因子をいくつか取り除いた後の、試験サンプルのバランスです。
もちろん、モデルの応答分布のグラフでは、モデルがほんの少し訓練されたことがわかります - Recallは非常に低いですが、すでにある程度の結果です。
train.csv
exam.csv