트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2636

 
Maxim Kuznetsov # :

오, 그 "이론가들" :-)

필요한 것 이상으로 개체를 늘리려는 헛된 시도에는 실용적인 것이 없습니다. 이것은 활동의 세 번째 영역입니다. 이론이나 실천이 아니라 공허한 잡담입니다.

변동성, 방향성 이동 및 첫 번째 변동을 배경으로 두 번째를 강조할 기회를 찾는 것 외에는 아무것도 없습니다.

 
당신이 원하는대로
 
Aleksey Nikolayev # :

필요한 것 이상으로 개체를 늘리려는 헛된 시도에는 실용적인 것이 없습니다. 이것은 활동의 세 번째 영역입니다. 이론이나 실천이 아니라 공허한 잡담입니다.

변동성, 방향성 움직임, 첫 번째 변동을 배경으로 두 번째를 강조할 기회를 찾는 것 외에는 아무것도 없습니다.

시장에는 추상적인 시간과 추상적인 가격이 있으며 따라서 추상적인 패턴이 있습니다.

이것은 차트상의 세계를 2차원적으로 이해하는 것으로는 인지하기 어렵다. 우리는 더 넓게 볼 필요가 있습니다.

 
Aleksey Nikolayev # :

필요한 것 이상으로 개체를 늘리려는 헛된 시도에는 실용적인 것이 없습니다.

이 스레드에서 벌써 1년 동안 일어나고 있지 않습니까?)
 

하루 또는 심지어 한 시간 동안 수동으로 2%를 만드는 것이 정말 어려운가요?

아니면 수십 년 동안 인쇄하는 기계 를 만드는 것이 더 수익성이 있습니까? 죄송합니다. TSMO는 연간 2%입니다.

시간은 돈이다.)

 
secret # :
이 스레드에서 벌써 1년 동안 일어나고 있지 않습니까?)

의미 있는 중재가 없기 때문에 주제(스레드의 맨 처음 메시지에 표시됨)를 소유하지 않았지만 최소한 표현하고 싶은 엔티티가 많이 있습니다.   뭔가 . 그래서 당신과 당신의 동포는 주목했습니다.

 
Aleksey Nikolayev # :

의미 있는 중재가 없기 때문에 주제(스레드의 맨 처음 메시지에 표시됨)를 소유하지 않았지만 최소한 표현하고 싶은 엔티티가 많이 있습니다.   뭔가 . 그래서 당신과 당신의 동포는 주목했습니다.

이 끝없는 여정에 행운을 빕니다!
 
증분과 같은 기능을 제공하되 더 많은 정보를 제공합니다. 예를 들어, 전체 기록에 대한 평균 가격을 찾고 나머지를 뺍니다. 값의 확산은 최대이어야 하지만 새 데이터에서 알려진 범위 내에 있어야 합니다.

분수 미분은 이렇게 작동하지만(정상성을 유지하면서 최대 스프레드를 유지하면서) 새로운 것을 원합니다.

시간에서 일부 "경사선"을 빼고 시간에서 가격, 데시벨, f-th, 탁도를 뺍니다. 가장 중요한 것은 정지 상태와 최대 스프레드의 조건이 관찰된다는 것입니다.
 

주기적으로 발생하고 발생 후 특정 가격 변동을 수반하는 패턴을 발견했다고 가정합니다.

패턴의 발생 빈도와 후속 이벤트 사이의 관계에 대해 연구한 사람이 있습니까?

그러한 용어가 있는 경우 확률 클러스터에 대해 이야기하고 있습니다.

패턴이 오랫동안 나타나지 않은 경우 패턴이 나타난 후 예측 가능한 (동반되는) 가격 움직임이 있을 것이라고 예상할 수 있습니까? 이 패턴이 모든 사람에게 표시되고 따라서 시장의 비효율성을 제거했습니다.

나는 시간이 지남에 따라 이러한 과도기 상태를 평가하기 위한 메트릭의 개발(더 가능성 있는 예측에서 동등하게 가능성이 높거나 심지어 부정적인 예측까지)이 그러한 패턴의 검색 및 선택에 기여할 수 있으며 이를 고려할 수 있는 모델은 꽤 효과적이다.

나는 이 방향으로 일하지만 수학적 장치와 이론적 지식이 부족합니다.

 
secret # :
이 끝없는 여정에 행운을 빕니다!

너도 아프지 말고 네가 아는 길을 오래오래 가거라)

사유: