그리고 여기 그는 " 이벤트"라는 제 개념을 "레퍼토리 포인트"로 바꾸고 십여 일 전에 들은 적이 없는 척하고 있습니다..... 그래요
네, 그 단어가 마음에 듭니다( 이벤트 중심 프로그래밍에 고유한 단어죠).
산산치 포멘코가말한 변형에서는 이런 식으로 구현된 것 같습니다 : 배출 -> 입력(또는 출력)을 의미합니다... 위에서 dim_reduction과 다차원 분류 방법(LDA, 클러스터링)을 섞어 보았습니다..... 하지만 마하라노비스의 본질은 어차피 이상치/신규성 탐지로 다차원 공간에 주로 있었을 겁니다... 그래서 이상값에 대한 거래 옵션은 매우 멋져 보입니다 (fs를 검색 할 멍청한 초기 데이터 세트가 아니라 feature_engineering 만 올바르게 수행되어야합니다)...
하지만 여전히 "슬라이딩 창"이 혼란 스럽습니다 (일반적인 자동 회귀 모델은 시계열 추종 거래에 일반적이지만).... - 거기에도 (창에) 엉망이있을 수 있습니다... -- 나는 창 경계가 우연히 포트폴리오_관리에서 사용하는 스마트의 시장 진입이라고 가정합니다 -- 평균 분산 최적화.... 물론 우리는 그들의 포트폴리오를 알지 못하지만 (대략적으로 소급하여 SoT에서만),이 분산 내에서 그들은 아마도 포트폴리오의 재조정을 할 것입니다 --- 소매에 대해 수정하거나로드하는 동안 ...
이상값에 대한 거래는 확실히 흥미로운 옵션이지만, 이상값을 올바르게 해석하는 것도 중요합니다 - OTF 또는 DTF (데이 트레이더) - 누가 그것에 맞서고 있는지 고려하십시오.
추신
예를 들어 행위자의 위험 수용(또는 위험 회피) 행동(환경 매개변수에 따라 상태 전환)에 대해 마하라노비스 이상값이 아니라 예측 분포의 극단적인 데스카일을 사용할 수도 있습니다.
왜 다들 윈도우에 그렇게 집착하나요? 윈도우는 마이크로소프트를 위한 것이니까요 :-))
여러분은 기준점을 선택했으니 거기서부터 계산할 수 있습니다. 여러분은 개인 계정/시리즈/거래의 개인적인 운명에 관심이 있습니다. 그게 가장 중요합니다.
계정의 수명이 길수록 더 깊이 파고들어야 합니다. 여러분 자신도 짧은 바지를 입었을 때는 일주일이 영원에 가깝다고 생각했지만, 이제는 일주일이 눈 깜짝할 사이에 지나갑니다;
창밖을 내다보고 싶은 것을 조각과 자국으로 묘사해야 합니다.
이 기준점에서 다음 기준점까지 멈출 수도 있고, 조건에 따라 좁아지기도 하고 넓어지기도 합니다.
목표는 분류입니다.
저는 고전적인 슬라이딩 창에 대한 대안을 제안했습니다. 모든 사람의 성가심이 너무 많기 때문에 특히 일부 프랙탈과 일부 비선형 역학의 속성을 통해 어떤 식 으로든 이론적으로 정당화 될 수 있기 때문입니다.
아무데도 가지 않는 흥미로운 여행이 될 수 있지만 운이 좋을 수도 있습니다. 하지만 여기 계신 모든 분들이 여행을 좋아하시니 다른 어떤 여행 못지않게 좋겠죠 :D
기능과 레이블이 있는 창을 통해 출력에서 얻고자 하는 내용을 설명해야 합니다.
이 기준점에서 다음 기준점으로 고정되거나 조건에 따라 좁아지거나 확장될 수 있습니다.
분류 목표
저는 모든 사람에게 너무 성가신 클래식 슬라이딩 창에 대한 대안을 제안한 것뿐입니다.
"우리가 출력으로 얻고자 하는 것" - 이것은 이 스레드의 걸림돌입니다(그리고 다른 많은 스레드들도 마찬가지입니다).
아무도 객관적인 용어로 목표를 공식화할 수 없습니다.
(그들은 올바른 파이크를 꺼내기 위해 구멍에 접근하는 방법론을 검색하여 "기하 급수적으로 영원한 이익"을 추구하는 경향이 있습니다).
"결과물로 무엇을 얻고자 하는가"가 이 스레드의 걸림돌입니다(그리고 다른 많은 스레드도 마찬가지입니다).
누구도 목표를 객관적인 용어로 공식화할 수 없습니다.
(그들은 올바른 파이크를 뽑아내기 위해 구멍에 접근하는 방법론을 찾아 "기하급수적으로 영원한 이익"을 추구하는 경향이 있습니다).
우리는 옆길로 빠져들고 있습니다. 저는 술 취한 비틀거리는 창에 집중할 것을 제안합니다. 새로운 통찰력을 약속하고 패턴, 레벨, 이벤트 및 기타 넌센스를 검색해야 할 필요성을 실질적으로 다룹니다.
새 데이터에 대한 오버슈팅 및 분류 오류는 나머지를 보여줍니다.
간단하게 하기 위해 참조 지점에서 비틀거리기 시작할 수 있습니다. 이제 끝났습니다.
이 레퍼토리는 분기 레퍼토리가 될 것이며, 그 후에는 다음 분기까지 끌어 당기는 요소를 찾아 창을 조정해야합니다.
비선형 동역학이나 다른 측면에서요.
이 창을 MO에 넣고 가까운 미래를 예측합니다.
유인 요소는 차트의 이 자체적인 부분의 중간 이후 어딘가에서만 명확해질 것이며, 그 전에는 아무것도 명확하지 않거나 더 크거나 더 작은 유인 요소가 적용될 것입니다.
걱정할 필요 없이 훈련 예제에서 모든 것을 고려하는 알고리즘적으로 간단한 방법이 있을 것입니다.
레퍼토리가 크게 변경되는 경우 이 구조를 재구축해야 할 때 가격/시간 제한을 미리 결정하는 것은 매우 흥미롭습니다. 그러나 이것은 순전히 학문적 관심사입니다.
실제로는 일주일에 한 번 (비즈니스 계획의 최소 자연주기) 다시 계산하고 다시 계산합니다. 주기와 푸리에에서 벗어날 수 없기 때문입니다.
이 점에서 모든 것이 보수적입니다. 6개월마다 카리브해에 흑인을 공급하는 것이 여전히 견적에 영향을 미친다는 의혹이 있습니다 :-)
글로벌 최적화 알고리즘 중 어떤 것이 가장 빠르게 수렴할까요?
알겠습니다)))
그리고 여기 그는 " 이벤트"라는 제 개념을 "레퍼토리 포인트"로 바꾸고 십여 일 전에 들은 적이 없는 척하고 있습니다..... 그래요
네, 그 단어가 마음에 듭니다( 이벤트 중심 프로그래밍에 고유한 단어죠).
산산치 포멘코가 말한 변형에서는 이런 식으로 구현된 것 같습니다 : 배출 -> 입력(또는 출력)을 의미합니다... 위에서 dim_reduction과 다차원 분류 방법(LDA, 클러스터링)을 섞어 보았습니다..... 하지만 마하라노비스의 본질은 어차피 이상치/신규성 탐지로 다차원 공간에 주로 있었을 겁니다... 그래서 이상값에 대한 거래 옵션은 매우 멋져 보입니다 (fs를 검색 할 멍청한 초기 데이터 세트가 아니라 feature_engineering 만 올바르게 수행되어야합니다)...
하지만 여전히 "슬라이딩 창"이 혼란 스럽습니다 (일반적인 자동 회귀 모델은 시계열 추종 거래에 일반적이지만).... - 거기에도 (창에) 엉망이있을 수 있습니다... -- 나는 창 경계가 우연히 포트폴리오_관리에서 사용하는 스마트의 시장 진입이라고 가정합니다 -- 평균 분산 최적화.... 물론 우리는 그들의 포트폴리오를 알지 못하지만 (대략적으로 소급하여 SoT에서만),이 분산 내에서 그들은 아마도 포트폴리오의 재조정을 할 것입니다 --- 소매에 대해 수정하거나로드하는 동안 ...
이상값에 대한 거래는 확실히 흥미로운 옵션이지만, 이상값을 올바르게 해석하는 것도 중요합니다 - OTF 또는 DTF (데이 트레이더) - 누가 그것에 맞서고 있는지 고려하십시오.
추신
예를 들어 행위자의 위험 수용(또는 위험 회피) 행동(환경 매개변수에 따라 상태 전환)에 대해 마하라노비스 이상값이 아니라 예측 분포의 극단적인 데스카일을 사용할 수도 있습니다.
알겠습니다.)
네, 그 단어가 마음에 듭니다( 이벤트 중심 프로그래밍의 고유한 표현입니다).
기준점은 일반적으로 원인 이벤트의 결과이므로 실제 세계에서 발생한 이벤트의 결과인 기준점이나 영역 또는 세그먼트가 더 가까운 의미입니다.
물론 가격 계열을 별도의 세계로 간주하고이 세계에서 이벤트를 정의하여 패턴 이벤트가 추가 가격 행동에 영향을 미친다는 환상을 가질 수 있지만 동일하지는 않습니다.)
나는 여전히 1 차원 배열이 벡터 인 이유와 벡터 대수학, 배열 인덱스의 방향이 거의 사용되지 않고 일반 벡터에서와 같이 의미 론적 부하를 전달하지 않는 이유를 이해하지 못합니다)))). 여기 나는 괴롭다)))))
패턴 이벤트는 추가 가격 행동에 영향을 미치지만 동일하지 않습니다)))))