混乱中有规律可循吗？让我们试着找出它！以特定样本为例进行机器学习。 - 页 14

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Maxim Dmitrievsky #:

好吧，我采用了 4 个不同时期的标准指标，并对它们进行了过去 12 年的训练，对前 10 年进行了测试（虚线左侧）。

在那里，它只是落在了全球趋势的变化上（橙色图表），但 TS 以某种方式保持了下来。

然后，您可以看到他在图表上打开了哪类交易以及在哪里打开的，这样您就可以大致估算出原则，并从那里开始。


没有人质疑用一组小的预测因子可以描述历史上的任何规律性，甚至在这个主题中也有一个例子，只用两个预测因子就可以达到这个目的，在门户网站上也有文章，用一个多项式就可以描述分钟 TF 上 10 多年的历史。

随机化指标及其设置，然后对其进行训练--是的，这是一个选项。

因此，您已经对自动构建策略失去了希望，现在想要完全控制决策过程？

 
Aleksey Vyazmikin #:

没有人质疑可以用一组小的预测因子来描述历史上的任何规律性，甚至在这个主题中也有一个只用两个预测因子的例子，在门户网站上也有一些文章，用一个多项式描述了分钟 TF 上 10 多年的历史。

随机化指标及其设置，然后对其进行训练 - 是的，这是一个选项。

这么说，您已经放弃了自动构建策略的希望，现在想完全掌控决策过程了？

我并不想要任何本质上的东西，只是想作为获得更有意义的 TF 的一个选项和反思的基础。
 
Aleksey Vyazmikin #:

没有人质疑可以用一组小的预测因子来描述历史上的任何规律性，甚至在这个主题中也有一个只用两个预测因子的例子，在门户网站上也有一些文章，用一个多项式描述了分钟 TF 上 10 多年的历史。

随机化指标及其设置，然后对其进行训练 - 是的，这是一个选项。

这么说，您已经放弃了自动组建策略的希望，现在想完全控制决策过程？

从 10 个指标中随机选择指标集是可以的，但从 100 个指标中随机选择指标集则是维度的诅咒。指标集应该按逻辑建立，随机是不够的。
 
Maxim Dmitrievsky #:
我并不想要任何本质上的东西，只是作为一种选择，以获得更多有意义的 TC 和思考的基础

您认为可以用文字描述的战略有什么优势？

 
Valeriy Yastremskiy #:
从 10 个指标集中随机枚举是可以的，但从 100 个指标集中随机枚举则是维度的诅咒。必须以某种方式逻辑地构建集合，随机是不够的。

随机是个运气问题，否则就只是超差。

事实上，有一个群体学习的问题，即针对一种现象对一组预测因子进行采样，但模型会抓住当前采样中最好的东西。我的大多数预测因子就是这样。理想情况下，我应该在一组预测因子上建立一棵树，然后在另一组预测因子上建立下一棵树，但我不知道该怎么做。

 
Aleksey Vyazmikin #:

可以用文字描述的战略有什么优势呢？

这就涉及到是随意探索好，还是坚持使用先验的可靠信息好的问题。
 
Maxim Dmitrievsky #:
问题在于，是随意探究好，还是坚持先验的可靠信息好？

信息不会因为了解它而变得更可靠。

你只是知道了一种统计现象，但其原因很可能仍然是个谜。

 
Aleksey Vyazmikin #:

信息不会因为了解它而变得更加可信。

你只是知道了一种统计现象，但其原因很可能仍然是个秘密。

你想要什么，了解一个无限的世界还是什么？
 

分支问题当然是个有趣的问题....。

这就是我想知道的原因。

或许可以确定一种规律性。

我建议连续分析几个柱状图，例如 3-4。

然后从这 3-4 条样本的开头移动一条，再次进行分析。

就像在一个样本上叠加另一个样本一样。

这样就有可能找到规律

就像这样


 
Maxim Dmitrievsky #:

作为一个理论家，请告诉我，你是否可以对一个样本进行训练，然后将样本移动一格，再训练一次，然后再移动一格，再训练一次

然后把训练的结果叠加在一起，看看会发生什么。

那么，混乱会消失吗？

明白了吗？

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