交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3214

[СанСаныч Фоменко]

fxsaber #:

你没说清楚，训练和测试当然不会重叠。

这是一个计算过程（它被称为训练、优化--这并不重要）。两个样本都参与了这个过程吗？

代码不清楚？

train 是训练模型的文件，即形成一个模式列表，如果是随机森林，则大约有 100 个模式。

test 是一个文件，算法在此文件中根据模式预测目标变量的值。

[mytarmailS]

fxsaber #:

你没说清楚，训练和测试当然不会重叠。

这是一个计算过程（它被称为训练、优化--这并不重要）。两个样本都参与了这个过程吗？

经典的方法是这样的

有

训练

测试

验证

算法从训练中学习，只看训练 结果、

但训练器也会立即查看测试 结果，以确保训练和测试结果不会出现偏差、

如果测试结果开始出现偏差，训练员也可以决定停止训练。

因此，训练时火车 看到算法

测试在训练时 看到人，但 看不到算法

在训练的所有阶段结束之前，验证看不到任何人。

但这只是典型的例子，现在很多算法都将训练和测试 结合起来。

[fxsaber]

mytarmailS #:

奇怪的是，10 分钟前你还说自己不了解专业人士，现在却突然了解了 )

我不能把以模式为赚钱基石、前途未卜的算法交易员称为专业人士。

如果说他们有自尊的话，那也不是因为研究，而是因为高质量的技术实施。没有人尊重他们的交易理念。每个人都明白，随时都有可能崩溃，剩下的只有技术/经验。

在算法交易员中，我还没有见过任何研究员。

[fxsaber]

СанСаныч Фоменко #:

你不懂代码？

train 是训练模型的文件，即形成一个模式列表，如果是随机森林，则约有 100 个模式。

test 是算法根据模式预测目标变量值的文件。

在获得 TS 模型的过程中，test 是否参与了计算？

[fxsaber]

mytarmailS #:

经典

有

火车

测试

验证

算法从训练 中学习，只看到训练、

但训练器也会查看测试，因此训练和测试的结果不会出现偏差、

它也可能因为测试结果开始偏离而决定停止学习。

因此，训练员 在训练过程中会看到算法

测试 在训练中看到人，但看不到 算法

在完成所有阶段的培训之前，任何人都看不到算法

但这是传统算法，现在很多算法都将训练和 测试 结合起来。

谢谢。那么 OOS 就是验证。而不是测试。

[[删除]]

fxsaber #:

谢谢。那么 OOS 就是验证。而不是测试。

他拼错了。OOS--测试，验证--第二个子样本（连同 traine），用于评估（验证）模型。

验证样本可以等同于测试样本，也可以分开。

之所以要分开，是因为 IO 经常使用第二个子样本来提前停止训练。从某种意义上说，这可以称之为 "拟合"。

因此，他们使用 3 个子样本，其中一个完全不参与训练。

[mytarmailS]

fxsaber #:

我不能把靠模式赚钱的算法交易员称为专业人士，因为他们赚钱的基石是模式，而模式的前景令人怀疑。

不利用模式，还有其他系统性赚钱的方法吗？

因为系统性赚钱==规律 。

所谓规律性，就是物体的数量、性质和现象中的一种有规律的稳定关系。 在数学定律..... 等等等等。

如果一个交易者可以交易死掉的规律，但他可以系统地找到新的规律，那么我们就可以说这个交易者在交易规律，因为他已经学会了为了自己的利益而系统地行动，他在交易规律。

[СанСаныч Фоменко]

fxsaber #:

在获得 TC 模型时，该测试是否参与了计算？

没有，这是个奇怪的问题

[fxsaber]

mytarmailS #:

还有其他不利用模式而系统地赚钱的方法吗？

马丁

规律性 是指物体的数量、性质和现象之间有规律的稳定关系。 在数学定律..... 等等等等。

交易是一种模式。它已经很久没有消失了，但它并没有让我们放松。例如，如果现在回到几年前的市场，产出会好得多。但那时没有现在可用的工具。这是一种 "进攻 "和 "防御 "的军备竞赛。

我认识一些加密货币领域的千万富翁：他们在用比特币买披萨的时候，就把游离于交易之外的一百万美元投资到了加密货币上。没有这样的故事。

如果一个交易者可以交易正在消亡的模式，但他可以系统地找到新的模式，那么我们可以说这个交易者正在交易模式，因为他已经学会了为了自己的利益而系统地行动，他正在交易模式。

这是一种哲学。

[fxsaber]

СанСаныч Фоменко #:

不，这是一个奇怪的问题

你不需要随机抽样，只需将左边的部分作为训练，右边的部分作为测试。偷看现象马上就会消失。