트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2994

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:

여기 아무도 R 봇에 글을 쓰지 않아요.

글쎄요, 아이디어라면 찬성할게요.

R)))과 파이썬을 배우고 있어요)))))

[Valeriy Yastremskiy]

mytarmailS #:

메타콰트가 관심 있는 것도 아니고 다른 목표가 있잖아요.

쿼터가 마음에 들지 않으면 블로그에 아이디어를 올리면 됩니다.

[Valeriy Yastremskiy]

Aleksey Nikolayev #:

저에게는 항상 기준선으로부터 가격의 편차를 찾는 것이 핵심입니다. 계량경제학은 시간을 모델링한다는 점에서 금융 확률론과 다르며, 전자는 이산적이고 후자는 연속적이기 때문에 수학이 다소 다르지만 본질은 동일합니다.

저는 책을 천천히 읽고 있습니다. 사람들 사이에서 그런 접근 방식을 보지 못했습니다.)))))) 아이디어는 분명하지만 불확실성이있는 상태에서 국가의 수명을 예측하는 것은 불가능합니다. 공정하고 현재 가격 방법에 대한 더 많은 모든 추정치가 표명됩니다. 그리고이 접근 방식은 적어도 이해할 수 있습니다.

[Rashid Umarov]

mytarmailS #:
운영자, 관리자를 위한 질문...

일본어를 사용하여 기사를 작성해도 되나요, 아니면 금기인가요?

R은 더 이상 지원되지 않습니다. 미래는 없습니다.

업데이트 2023년에 R을 가르치는 이유는 무엇인가요?

저자는 몽상가입니다

다음 조언은 대학 지원자, 재학생, 졸업생이 아니라 지금 진로를 바꾸기로 결정한 분들을 위한 것입니다. 특히 R의 데이터 분석으로 여정을 시작하는 것이 좋습니다. 그리고 업계에서 분석가가 되세요. 현재 회사에서 바로 시작할 수도 있습니다. 이렇게 하면 데이터 분석을 위한 최신의 강력한 도구에 대한 지식과 폭넓은 업계 경험(해외에서는 이를 도메인별 지식이라고 하며 분석가에게 큰 장점으로 간주됨)이라는 두 가지 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 그리고 경험과 새로운 지식을 쌓으면 경력이 활발하게 발전할 것입니다.

[mytarmailS]

Valeriy Yastremskiy #:

저는 R을 가르치고 있습니다)))) 그리고 파이썬))))))

한 가지를 배우는 것이 좋습니다.

[Rorschach]

Aleksey Nikolayev #:

저에게는 항상 SB에서 가격의 편차를 찾는 것이 핵심입니다. 계량경제학은 시간을 모델링한다는 점에서 금융 확률론과 다르며, 전자는 이산적이고 후자는 연속적이기 때문에 수학이 다소 다르지만 본질은 동일합니다.

계량경제학 기사1과 기사2에서 이러한 검색에 대한 상당히 표준적인 예가 있습니다. 이 접근 방식은 (자산 가격 또는 스프레드에서) 고정성 탐색과 정확히 관련이 있습니다. 즉, 고정성은 때때로만 가능하다고 가정하고 DSP의 신호 연구에서와 같이 일정한 속성이 아니라 보다 일반적인 SB와의 편차로 정의됩니다.

확률성의 경우 간단하지만 의미 있는 예를 제시하기는 어렵습니다. 갭에 대한 저의 논문은 이 방향에 대한 힌트가 될 수 있는데, 거기서 연구된 분포는 연속적인 시간에 고려하기 쉽기 때문입니다. 그리고 이 분포가 일부 특징에 의존한다고 가정하면 MO의 방향으로 아이디어를 발전시킬 수 있습니다.

임호, 초석은 신뢰 구간입니다. 10개의 막대의 경우 SB에서 쉽게 편차를 얻을 수 있지만 오차가 클 것입니다. 10000의 경우 오차는 작지만 이 기간 동안 모든 것이 100번 변경될 시간이 있었으며 평균적으로 SB를 얻게 됩니다.

[Rorschach]

Aleksey Vyazmikin #:
시계열 컨볼루션을 사용해 본 사람이 있나요?

무엇으로 컨볼루션을 만들까요?

[Aleksey Vyazmikin]

Rorschach #:

어떤 롤을 말하나요?

이웃 지표입니다.

[mytarmailS]

Rashid Umarov #:

저자는 판타지스트입니다.

무엇이 궁금하신가요?

[Rashid Umarov]

mytarmailS #:

궁금하신가요?

방금 인용한