交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3124

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Renat Akhtyamov #:

哇

写诗著书

入门。

这是你的专长，而且可能更有利可图

如果你笨的话，可以上YouTube。
 
Maxim Dmitrievsky #:
模型是有偏差的。因此，我们需要强迫它在没有这种偏差的情况下学习。但首先我们需要找到偏差系数，比方说它是一个斜率或自由项（截距），就像回归一样。如果我们让它在训练时不受斜率和自由项的影响，会怎么样呢？

在 catbusta 和其他模型中，您可以在训练过程中为标签分配权重。例如，先输出偏移量，然后将其转换为权重，模型在训练过程中就已经使用了线性上的校正因子。这是其中一种方法。

假设有 3 个月的全球上涨趋势。价格增长了 7%。与此同时，一天内两个方向的变化幅度最高可达 2%。
第一条、第二条 ..... 的 H1 回溯应赋予多大权重？100 条？以及其他数据。我怀疑是否有任何科学上（或至少实验上）合理的公式。
给出数以百计的权重将使寻找合适模型的工作变得更加困难。超参数已经很多了。

 
Forester #:

比方说，3 个月来，全球都呈现上升趋势。价格增长了 7%。与此同时，每天双向变动达 2%。
第一条、第二条 ....，H1 的收益应占多大权重？100 条？以及其他数据。我怀疑是否有任何科学上（或至少实验上）合理的公式。
给出数以百计的权重将使寻找合适模型的工作更加困难。超参数已经多如牛毛。

在无法明确因果关系的情况下，只能通过随机实验来确定。这不是超级可靠的方法，但也别无他法。

有一个科学有效的弗里施-吴-洛威尔公式。显然，你还没读过那本书。

当然，你可以继续说：它从这个水平反弹，跳到那个曲线下，新闻上一切又被击倒了......但没人证明过这样的公式有用。如果我们玩的是随机性，那么我们玩的就应该是品味。
 
Maxim Dmitrievsky #:
因果关系不明确时、

几个刻度线已经预示了价格的未来走向。

当然，这在小时或日线上是看不到的。

这里有一个建议。

原则上，你不应该这样做。

 
Uladzimir Izerski #:

原则上，你不应该这样做。

+
 
Forester #:
当全球（短短 1-1.5 年）趋势向上时，卖出模型开始下挫。 它在交易中找到了获利的机会，但在 OOS 中却进入了缩水 状态。 也许，由一个模型选择买入/卖出的第一个变体会更好。但是，如果它根据全球趋势进行调整，那么它就会在趋势发生变化时缩水。而且很可能多年来都是单向交易。

模型过度训练 的主要迹象是 TRAIN 和 OOS 出现分歧。如果出现这种差异，那么一切都应该被抛出，一切都是空的，整个行程都是假的。

 
СанСаныч Фоменко #:

模型训练过度的 主要标志是 Traine 和 OOS 上的偏差。如果出现这种偏差，那么一切都应该被抛弃，一切都是空的，整个远足都是假的。

过时的信息。

告诉我们你用 mahalanobis 做了什么，我们会转得更好。
 
Maxim Dmitrievsky #:

过时的信息。

告诉我你在用 mahalanobis 做什么，我们来转转。

过时的信息（模型再训练 的 主要标志是 traine 和 OOS 的背离）。

当然是过时了。我猜想，如果应用的话，你所做的一切都将不得不把你所有的 p 平方抛到神话般的平衡上。


告诉我你是如何使用马哈拉诺比斯的，我们可以试试。

我不会。

在 R 中，fastmatrix::Mahalanobis(x, center, cov, inverted = FALSE) 软件包计算的是向量之间的欧氏距离。

我们为什么需要这个？

我们需要预测器的预测能力，即预测不同类别和未来的能力，从而使预测能力的波动最小，至少在 10%以内。这就是我使用不同方法的原因，我已经公布过一次计算结果。

 
СанСаныч Фоменко #:

过时的信息（模型再训练 的 主要标志是 traine 和 OOS 上的差异）。

这当然过时了。我怀疑，如果应用了这一方法，你所做的就是把所有的 p 平方都扔掉，以求达到神话般的平衡。


告诉我们你在用马哈拉诺比斯做什么，我们来试试。

我不会

在 R 软件包 fastmatrix::Mahalanobis(x, center, cov, inverted = FALSE) 中，计算向量间的欧氏距离。

我们为什么需要这个？

我们需要预测器的预测能力，即预测不同类别和未来的能力，这样预测能力的波动才会最小，至少在 10%以内。这就是我使用不同方法的原因，我曾经公布过计算结果。

我们为什么需要你的未知数，写它们有什么意义？
 
Maxim Dmitrievsky #:
mahalanobis

你问了关于mahalanobis 的问题， 我回答了，而且不只是回答了，还写了我不用它的原因。

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