記事「Numbaを使用したPythonの高速取引ストラテジーテスター」についてのディスカッション - ページ 5

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Aleksey Nikolayev #:

私は、この対立をMOEの観点から定式化し直す価値があると思う。偏りと分散のトレードオフ曲線には、大きく離れた2つのモデルがある。パラメータの固定数が少ないため、TCはバイアスを増加させる方向にシフトし（線形回帰はMOの一般的な例である）、複雑なモデルは逆に分散を増加させる方向にシフトする。

単純なモデルが実際のパターンを捉えていれば、その方がよいことは明らかです。どちらのモデルも実際のパターンをとらえていない場合は、やはり単純なモデルの方が優れている-複雑なモデルの方がノイズへの適応性が高いため、その誤りに気づきにくいのである-。これが明白な理論的答えである。

もうすこし現実的であれば、本質的に2つ目のポイントは、モデルを積み重ねる（少なくとも2つ）ことを意味する。また、取引モデルのオン・オフを切り替える第3のモデルなどもあり得る。スタッキングは、MOでは「黒魔術」という評判がある）原則として、あらゆる大会の勝者が使用しているが、理論やレシピはない。幸運にもうまくいくスタッキングを見つけることができれば、それに越したことはない。）私の考えでは、より複雑な1つのモデルにすべてを詰め込もうとするよりも、よりシンプルなモデルを積み重ねる方が一般的には理にかなっている。

たしかに、我々の系列は非定常なので、分解の問題を解決する必要があります。しかし、私はそれを強調するつもりはありません。なぜなら、それはいずれにせよ解決されるからです。）

もっと意味のある定義が見つからないので、今のところマジックと呼ぶことにする)

積み重ねは良い例えだが、少し違うように見える。
 
Maxim Dmitrievsky #:
というわけで、これ以上意味のある定義が見つからないので、今のところはまだマジックと呼ぶことにしよう :)

スタッキングは良い例えだが、見た目は少し違う。

私は、ステーキングはいくつかのモデルのかなりトリッキーな構築であり、通常ステーキングと呼ばれるものとは全く似ていないということに出くわした。それがどれほど広く受け入れられているかは知らない。

私はなぜか「スタッキング」の方がしっくりくる。おそらく「スタック」だからだろう。でも、統一性のために「スタッキング」にしておこう。

 
Aleksey Nikolayev #:

ステーキングとは、いくつかのモデルを組み合わせたかなりトリッキーな構造で、一般的にステーキングと呼ばれるものとはまったく似ていないことに遭遇したことがある。どの程度一般的なのかは知らない。

私はなぜか「スタッキング」の方がしっくりくる。おそらく「スタック」だからだろう。しかし、一貫性を保つために「スタッキング」にしておこう。

aeの二重母音だから、どちらでもいい。スタッキングもできる)。ああ、僕も多くのものがその言葉で呼ばれていることに気づいたよ。
 
Maxim Dmitrievsky #:
スライディング・ウィンドウの標準的な期間、デフォルトの期間は20です。私の携帯電話からは、私は何かを見ていないかもしれません、申し訳ありません。

z-scoreの方が正しいのでは？

 
ys_mql5 #:

zスコアの方が正しいのでは？

どうなんだろう？

 
Maxim Dmitrievsky #:

どっちがいい？

正規化された値

 
ys_mql5 #:

は正規化された値

理解できるまで続けてください。
 
Maxim Dmitrievsky #:
おわかりになるまで続けてください。

さて、固定値のスライディング・ウィンドウにおける標準偏差は、ボラティリティによって正規化されていない変動幅を持つことになります。私の知る限り、通常は正規化された値であるz-scoreが使われます。ということで、考察はここまで。）

 
ys_mql5 #:

固定値のスライディング・ウィンドウにおける標準偏差は、ボラティリティによって正規化されていない変動幅を持つことになります。私の知る限りでは、通常、正規化された値であるz-スコアがこの目的に使用されます。以上で考察は終わりです。）

入手可能なすべての履歴から最小/最大値を取って境界とし、オプティマイザーの各反復でランダムな範囲に分割します。zscoreでもできます。このような正規化はオプティマイザにとってより良い（小数点以下のゼロの数が多い小さな値を取り除く）かもしれないと思ったが、そうする必要はないと思う。

 
こんにちは、マキシム。あなたはこのフォーラムで最も賢い人だと思う。
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