트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1394

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막심 드미트리예프스키 :

연설이 결과에 영향을 미쳤다면 나는 주제에서 내 것과 비슷한 것을 보지 못했습니다.

그래서 나는 그것이 무엇인지 이해하지 못합니다 .. fxsaber에서만 유일한 결과를 보았고 그것은 단어의 완전한 의미에서 MO가 아닙니다.

냅킨의 백테스트를 상기시킬 필요가 없습니다. 이것은 테스트가 아닙니다.

나는 그것을 비판으로 받아들이지 않지만 이것이 매우 복잡한 접근 방식이며 몇 주와 같은 진술이라고 씁니다.

당신은 과대망상을 가지고 있습니다. 당신의 접근 방식과 테스트 만 정확하고 나머지는 냅킨에 달려 있습니다.
나는 내 테스트가 덜 정확하지만 더하여 더 유익하다고 생각합니다. 그리고 나는 당신에게 냅킨으로 전환하고 MT 테스터의 신성한 기원과 무오성에 대한 종교적 확신에 참여하도록 조언합니다.)
 
막심 드미트리예프스키 :

이렇게 간단해 보이는 일에 대해서도 내가 주제를 제기하기 전까지는 아무도 여기에 글을 쓰지 않았고 일반적으로 RL, alglib 숲 등에 대해 썼습니다.

따라서 일반적으로 우리가 말하는 것이 무엇인지 ... 그래서 "임의의 대상"이 표시되지만 여기에 첨부하는 것보다 더 어려운 것은 생각할 수 없습니다. 완성된 것을 보고 간단하다고 말하는 것은 항상 간단하지만 개선하기 위해 ..

당신의 기사를 보기 전에는 뭔가 까다롭다고 생각했습니다. 하지만 지금은 필요하다면 무언가를 생각하고 수정할 수 있습니다. 무엇 때문에 감사합니다!
 
유리 아사울렌코 :
당신은 과대망상을 가지고 있습니다. 당신의 접근 방식과 테스트 만 정확하고 나머지는 냅킨에 달려 있습니다.
나는 내 테스트가 덜 정확하지만 더하여 더 유익하다고 생각합니다. 그리고 나는 당신에게 냅킨으로 전환하고 MT 테스터의 신성한 기원과 무류성에 대한 종교적 확신에 참여하도록 조언합니다.)

나는 당신에게서 어떤 테스트도 볼 수 없으며 차트의 산점도는 완전한 무작위입니다))

 
도서관 :
당신의 기사를 보기 전에는 뭔가 까다롭다고 생각했습니다. 하지만 지금은 필요하다면 무언가를 생각하고 수정할 수 있습니다. 무엇 때문에 감사합니다!

이것이 교사 없이 모델을 맞추는 방법의 기초입니다. 그러면 최소한 새 데이터에서 무언가가 작동하도록 하는 방법에 대해 많은 까다로운 부분이 있습니다.

예를 들어, 이러한 예제를 올바르게 샘플링하는 방법, 어떤 분포에서 어떤 빈도로, 유효성을 검사하는 방법 등.
 
막심 드미트리예프스키 :

Asaulenko는 그물에 20 반환을 제출하고 기뻐합니다 .. 글쎄, 재미 있지 않습니까?

복잡한 접근 방식이 아니라 결과가 필요합니다. 복잡한 접근 방식은 새로운 품질을 제공해야 합니다. 예, 복잡한 방법이 있습니다. 그러나 질적으로 다른 결과는 없습니다. 그렇다면 왜 이러한 어려움이 있습니까?
물론 2x2를 정교하게 계산하여 우리가 얼마나 멋진지, 우리가 얼마나 멋진지를 생각해 냈는지 말할 수 있습니다. 일부는 감동
모두 떠났다.

 
막심 드미트리예프스키 :

나는 당신에게서 어떤 테스트도 볼 수 없으며 차트의 산점도는 완전한 무작위입니다))

랜덤 라운드)

그리고 타원이 있습니다.

 
유리 아사울렌코 :
복잡한 접근 방식이 아니라 결과가 필요합니다. 복잡한 접근 방식은 새로운 품질을 제공해야 합니다. 당신은 예, slantnyy modhtdy가 있습니다. 그러나 질적인 결과는 없습니다. 그렇다면 왜 이러한 어려움이 있습니까?
그게 다야, 나는 Auchan으로 떠났다.

)) 품질은 5분 안에 소수의 좋은 모델을 얻는 것입니다(결과). 초기 복잡성이 필요하므로 몇 달 후 오래된 모델이 고장났을 때 앉아서 모델을 선택하지 않아도 됩니다.

 
도서관 :

랜덤 라운드)

그리고 타원이 있습니다.

음, 알겠습니다. 타원은 직선보다 원에 더 가까운 임의성의 직전에 있습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

음, 알겠습니다. 타원은 직선보다 원에 더 가까운 임의성의 직전에 있습니다.

Yuri가 제안한 대로 예측 > 2.5 및 <-2.5로 거래하는 경우 실제로 대부분의 거래는 이익이 됩니다.

오류의 수는 15-20%임을 알 수 있습니다

 
도서관 :

Yuri가 제안한 대로 예측 > 2.5 및 <-2.5로 거래하는 경우 실제로 대부분의 거래는 이익이 됩니다.

오류의 수는 15-20%임을 알 수 있습니다

그런 식으로 작동하지 않습니다. 수평이 아닌 구름을 통해 45 gr의 기울어 진 선이 있습니다.

..에서 편차를 계산할 필요가 없습니다. 누가 무엇을 알고 있는지 제안한 경우에도))
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