交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2116

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Aleksey Vyazmikin:
不，根据百分比有一个学习曲线类型--没有MOI 40%-45%是盈利的，而有MOI 60%-65%。但如果利润不等于亏损，那就不是交易的指标。

如果TP=SL，它将是一个指标

 
elibrarius:

如果TP=SL，它将是一个指标

这就是我写的...

 
Aleksey Vyazmikin:

如果你找到了，请告诉我，否则我将开始制造自己的自行车 :)

elibrarius 提出了一个想法--只要建立一个分支树，用它来代替聚类，从叶子中获取信息，以减少多数类。

我不明白你在写什么，它与集群有什么关系。

 
Maxim Dmitrievsky:

我不明白你在写什么，这与聚类有什么关系？

这本质上是以目标为中心的集群。

你是否设法在这个主题上找到任何有用的东西？

 
Aleksey Vyazmikin:

这本质上是以目标为导向的聚类。

你能在这个主题上找到任何有用的东西吗？

没有基于目标的聚类这回事。

 
Maxim Dmitrievsky:

不存在基于目标的聚类这回事

在教科书中--可能是 :)

这是按有限的属性简单地进行聚类。
 
Aleksey Vyazmikin:

在教科书中--可能是 :)

这是基于有限数量的属性的聚类。

请阅读什么是聚类，我不想用它来烦扰你。

 
Aleksey Vyazmikin:

你能在这个问题上找到任何有用的东西吗？

这是一项关于阶级平衡的严肃研究，尚未完成。

 
Maxim Dmitrievsky:

没有所谓的以目标为导向的聚类。

每片叶子都可以被称为具有最大类别划分的集群。
你自己在大约半年前也同意我的类似想法。
 
elibrarius:
每片叶子都可以被称为具有最大等级分离的集群。
你自己也同意我大约六个月前的一个类似想法。

我不知道你在这里讨论什么。

有2个特征空间（我在其中各取了5个主要部分）。

在对交易进行随机抽样的情况下。

在聚类为2个群组的情况下。

问题：在正确的标签和良好的类别划分之间找到权衡。

在简单聚类的情况下，标签当然不适合用于交易

在交易抽样的情况下--特征空间并不理想

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