Список проголосовавших за комментарий "Когда-то у меня был опыт построения классификатора зон для входа-выхода из лонга-шорта для акций Сбербанка. Принцип классификатора был похож на дерево решений. Всего было отобрано порядка 20 признаков для каждой текущей свечи (типа макс-мин пред дня, средняя цена пред дня, уровни закрытия и пр.). Дерево строилось почти как ДНФ. Обучение дерево было напоминающим нечто эволюционное, т.е. изначально дерево пустое, затем генерируется несколько простых решателей ну и потом итеративно делаются разные переборы в целях улучшения качества решений. Удивительно, но в довольно небольшом пространстве признаков по кол-ву и не шибко большом кол-ве типов этих признаков в комплексе для решения удавалось с шикарными результатами аппроксимировать любую выборку: хоть пару месяце 5-минуток сбера, хоть 5 лет таких же 5-минуток. НО! Сделанные классификаторы проваливались полностью на тестовой выборке… Т.е. никакой предсказательной силы полученные классификаторы не имели. Далее я попробовал от скуки (было жаль потраченное время) сделать промежуточный отбор. Т.е. три выборки: обучающая, контрольная, тестовая. Отбирались на контроле и тестировались. Процент отобранных на контроле не отличался от процента успешных на тесте. Т.е. по сути всё это подтвердило гипотезу об общей почти случайности рынка."