트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2759

 
Maxim Dmitrievsky #:
프랙탈과 다른 것들에 대해 마지막 가격이 항상 최고의 예측력을 갖는 것은 아니라는 생각이 어딘가에있었습니다. 즉, 때로는 마지막 막대가 아닌 이전 막대가 예측에 참여하도록 조건에 따라 또는 다른 ns를 통해 창을 중지하여 수정해야하는 경우가 있습니다. 그래서 역사를 앞뒤로 돌려야 합니다.

시간이 고정되지 않은 창에 가깝습니다. 그리고 10개의 열을 입력하면 10개의 열이 됩니다.
12개의 ZZ 열을 먹여 보았습니다(평소와 같이 50%50이 나왔습니다). 그들의 형성 시간은 항상 다르며 마지막 무릎은 1에서 몇 바 전에 형성되었습니다. 일반 막대를 자신의 막대로 변환 한 것이라고 말할 수 있습니다. 제 경우에는 지그재그 무릎이 바를 형성하고있었습니다. 1년 전 프라도는 이곳에서 리콜을 받았는데, 그는 시간이 아닌 거래량, 예를 들어 100랏 단위로 바를 재구성할 것을 제안했습니다.


원시 가격, 시간, "볼륨" 및 "달러" 양초의 예

 
Maxim Dmitrievsky #:
머리가 복잡해서 나중에 예를 들어 보겠습니다
예를 들어, 긴 하락을 예측하는 기능 세트가 있었습니다. 그런 다음 각 막대로 창을 이동하는 것이 아니라 새 막대에 동일한 표시를 제출하는 것이 좋습니다. 그리고 다시 이동할 특정 지점까지 계속됩니다. 이 지점도 채워야 합니다.

"표본에서 벗어난" 결과의 중요성을 과대평가하고 있습니다.

한 푼도 믿을 수 없습니다.


"훈련 샘플과 표본 외 결과 사이에 너무 큰 차이(아마도 20% 이상)가 있는 경우 '표본 외'는 모델 과트레이닝을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 지금까지 제가 아는 유일한 증거는 예측자의 예측 능력의 SD가 20%를 넘지 않는 작은 변화뿐입니다.

 
СанСаныч Фоменко #:

'표본에서 벗어난' 결과의 중요성을 과대평가하고 있습니다.

한 푼도 믿을 수 없습니다.


"표본 외"는 훈련 샘플과 표본 외 사이에 너무 큰 차이(아마도 20% 이상)가 있는 경우 모델의 과훈련을 식별하기 위한 것일 수 있습니다. 지금까지 제가 아는 유일한 증거는 예측자의 예측 능력의 SD가 20%를 넘지 않는 작은 변화입니다.

엘리바리우스 #:

시간이 고정되지 않은 창에 가깝습니다. 그리고 10개의 열을 공급했으므로 여전히 10개의 열이 있습니다.
12개의 ZZ 열을 공급해 보았습니다 (평소와 같이 50%50이 나왔습니다). 그들의 형성 시간은 항상 다르며 마지막 무릎은 1에서 몇 바 전에 형성되었습니다. 일반 막대를 자신의 막대로 변환 한 것이라고 말할 수 있습니다. 제 경우에는 지그재그 무릎이 바를 형성하고있었습니다. 1년 전 프라도는 이곳에서 리콜을 받았는데, 그는 시간이 아닌 거래량, 예를 들어 100랏 단위로 바를 재구성할 것을 제안했습니다.


원시 가격, 시간, "볼륨" 및 "달러" 양초의 예

예측자에 침을 뱉고 갈아주세요. 어쩌면 선생님과 함께.

예측자를 수십, 수백 명으로 환상화하고 클레이브 한 다음 영향력, 예측 능력, 교사와의 유익한 연결에 의해 그들을 선택해야합니다.

 
СанСаныч Фоменко #:

필요한 모든 것이 여러분 앞에 성문화되어 있습니다.

-- 그리고 저는 사용 가능한 라이브러리에서 무언가가 부족하다고 말한 적이 없습니다.... 그 대답은 댓글을 달지 않은 사람조차도 비뚤어진 해석보다 라이브러리에서 더 많은 것을 기대하는 사람을 위한 것이었습니다... 당신도 당신의 의견을 해결하는 것이 더 나을 것입니다..... (그리고 당신을 위한 것이 아니었던 제 답변이 아닙니다).

 
JeeyCi #:

-- 그리고 나는 사용 가능한 라이브러리에서 아무것도 부족하다고 말하지 않았습니다.... 그 대답은 댓글이 아닌 일부 비뚤어진 해석보다 도서관에서 더 많은 것을 기대하는 사람을위한 것이 었습니다 ... 당신도 당신의 의견을 해결하는 것이 더 나을 것입니다..... (그리고 당신을 위한 것이 아니었던 제 답변이 아닙니다).

이유는 잘 모르겠지만 사과드립니다.

제 댓글로 인해 완전히 이해할 수 없는 공격이 발생했습니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:

캐주얼 지옥은 유익한 소설을 고르는 데 도움이 되는 옵션이었습니다.

그러지 말았어야 했는데... 하지만 그건 당신이 가장 잘 아는 데이터 분석이죠.

 
Maxim Dmitrievsky #:
리샘플링은 이상값을 제거하고 샘플을 가우시안화하기 위해 수행됩니다.

용도는 알아요,

왜 BP 분석에 추천하는지 모르겠습니다,

나는 그들이 언제 어디서 그것을 사용했는지 보지 못했고 BP 분석에서 그것의 요점과 논리 및 타당성을 보지 못했습니다....

 
СанСаныч Фоменко #:

2. 특히 엔트로피에 대해 매우 흥미롭습니다. 결과를 보고 싶어요 . 상관관계는 정적 급수에 대한 것이니 잊어버려도 됩니다.

상관관계는 (제대로 연구된 경우) 의존성을 드러냅니다... 미래의 통제되고, 알려져 있으며, 쉽게 예측 가능한 (있는 경우) 요소의 변화에 대한 대상의 의존성을 기반으로 예측/예측이 이루어집니다.

또는

시간 경과에 따른 대상의 확인된 변화 패턴을 기반으로 예측이 이루어집니다.

== 항상 해오던 방식입니다.

== 상관관계를 거부한다면, 그것은 당신의 권리이지만, 분석에서 의도한 목적으로 사용할 수 없다고 해서 상관관계가 쓸모없는 것은 아닙니다... (왜 당신이 "상관관계"라는 단어를 싫어하는지, 상관관계는 없지만 어떤 심령적 "예측력"이 있는지에 대한 끊임없는 논쟁은 그만두겠습니다.당신이 노벨상을 위해 발명 한 것) - 당신의 심령 예측 능력으로 당신이 등장하기 몇 세기 전에 형성된 예측의 자연스러운 개념적 장치를 왜곡하는 것은 예측의 객관성을 왜곡합니다 (특정 상황에서 감지 가능한 의존성에 의존하는 것을 금지하지 않음).

추신 : 당신은 이미 힌트를 받았습니다.

알렉세이 니콜라이 예프 #:

회귀를 사용하면 이미 예측 변수의 중요성을 비교할 수 있습니다. 추가 단계는 분석 결과를 기반으로 합니다.

하지만 어떤 이유로 모든 것을 ma-shkas로 줄였습니다.....

 
СанСаныч Фоменко #:

예측자에 침을 뱉고 문지르세요. 선생님과 함께 말이죠.

예측자를 수십, 수백 개씩 환상을 만들고 문지른 다음 영향력, 예측 능력, 교사와의 유익한 연결에 따라 선택해야합니다.

그것들을 무엇으로 만들까요? 50개의 지표에서 모든 종류의 설정으로 수백만 개의 변형이 나올 것입니다.
그리고 각 대상에 대해 모두 테스트해야 하며 수백, 수천 가지를 개발할 수도 있습니다.
한 가지 문제가 있습니다. 거의 모든 테스트가 MA를 기반으로 합니다. 즉, 지연이 있습니다.
예를 들어 지연 없이 ZZ를 입력하는 경우: 테스트해봤는데 마음에 들지 않았습니다.

 
JeeyCi #:

1. 상관관계는 (제대로 연구된 경우) 미래의 통제 가능하고, 알려져 있으며, 쉽게 예측할 수 있는 요인(있는 경우)의 변화에 대한 대상의 의존성을 기반으로 의존성을 드러내고 예측/예측이 이루어집니다.

둘 중 하나

시간 경과에 따른 대상의 확인된 변화 패턴을 기반으로 예측이 이루어집니다.

== 항상 그랬던 경우

== 상관 관계를 거부하는 것은 여러분의 권리이지만, 의도한 대로 분석에 사용할 수 없다고 해서 상관 관계가 쓸모없는 것은 아닙니다.... (나는 왜 "상관 관계"라는 단어를 싫어하고 무엇이 그렇게 상관 관계가 없는지에 대한 끊임없는 논쟁에서 벗어났습니다.

2." 노벨상을 위해 발명하신심령 "예측 능력") - 심령 예측 능력과 함께 여러분이 등장하기 수세기 전에 개발된 예측의 자연스러운 개념적 장치를 왜곡하는 것은 예측의 객관성을 왜곡합니다(특정 상황에서 감지 가능한 의존성에 의존하는 것을 금지하지 않습니다).

1. 실제 변수와 명목 변수 간의 상관관계를 알고 있나요?

2- 이것은 제가 발명한 것이 아닙니다. "예측 능력"이라는 단어도 없습니다. 블라디미르 페레벤코는 게으르지 않았고 "예측 능력"이라는 용어의 의미를 그래픽으로 보여주고 해당 패키지와 그러한 패키지의 일부만 나열하는 매우 자격을 갖춘 일련의 기사를 게시했습니다. 여기에서 시작할 수 있습니다.

다음은 "예측 능력"이라는 단어의 그래픽 의미입니다.


또는 다음과 같은 형식으로



예측자와 교사 간의 상관 관계는 여기에서 냄새가 나지 않습니다.

추신.

화를 덜 내고, 덜 화를 내고, 다른 사람들로부터 더 많은 것을 배우십시오. 그러면 디지털 방식으로 행복해질 것입니다.

Vladimir Perervenko
Vladimir Perervenko
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