トレーディングにおける機械学習:理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1041

 
マキシム・ドミトリエフスキー

続ける...

続きは教科書で))

 
ユーリイ・アサウレンコ

教科書に続く)

は、まず、私が書いたことを理解し、想像してみてください。クラシックakfのことではありません。

 
Alexander_K2 です。

いや、まあ、間違っているかもしれませんね、ディミトリ。ただ、私はすべてを比較できる立場ではありません。EURJPYのACFの周期性をオーダー30のアーランで見て、興奮したところです...。以前は見ませんでしたが...。

氷を叩くのに疲れたら、価格と時間のスケールはどちらも本質的に直線的ではないことを考えよう。これは、(市場を理解せずに)純粋にアルゴ・トレーディングの観点からアプローチした場合の話です。
 
マキシム・ドミトリエフスキー

ACFについては、ある時点からリターンを反転させるべきという 意見にこだわり続け、両チャンクでACFに明確な周期性があるベストポイントを探しています。そして、過去の逆帰還者をもとに何かを予測する。でも今のところ、もちろん自分ではやってませんよ :)

ところで、誤差も非常に大きくなりますが、自己回帰やガーシュのように予測が不規則になることはないでしょう。+ さまざまなシチュエーションに特化したモデルを作らなければならない。

そんなバカな...。

自己相関 関数とは何か、何を与えるのか、何ができて何ができないのか、何に使われるのか、つまりその範囲と割り当てられたタスクを知らない、理解できないのは当然です。

にとって

近似の意味がわかりましたか?

 
Oleg avtomat:

そんなバカな...。

自己相関関数とは何か、何をするのか、何ができて何ができないのか、何に使われるのか、つまり適用範囲や課された仕事を知らない、理解できないのは当然です。

オレ的は自分の振袖スレで草食ってろ。こちらは、知的でインテリジェンスな方向けです。アサウレンコも見てはいけない、彼はずっと前から......。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

オレ的はキノコと一緒に自分のスレで放牧してろよ。こちらは、知的でインテリジェンスな方向けです。アサウレンコも見るなよ、あいつは...。

私はあなたの2倍の年齢で、あなたは自分の同性愛を隠しています。

 
Oleg avtomat:

いいか、ダミー、失礼だぞ 私はお前の倍は歳をとってるんだ ゲイなことは黙ってろ

俺より年上なのに3歳児みたいな文章だな、オレサマは。遅咲き、といったところでしょうか。

 
Alexander_K2 です。

2.スライディングウィンドウ内のACFは、以下の通りであることが望ましい。

https://www.mql5.com/ru/articles/292 例を挙げた良い記事です。

Анализ основных характеристик временных рядов
Анализ основных характеристик временных рядов
  • www.mql5.com
Анализ процессов, представленных ценовыми рядами, является достаточно сложной задачей, зачастую требующей существенных затрат усилий и времени. Это связано и с особенностями исследуемых последовательностей, и с тем, что, несмотря на большое количество различного рода публикаций, бывает трудно подобрать для той или иной задачи подходящее...
 

こんにちは。

参加者の中にフラクタル理論の専門家はいますか。誰か、それが系列の予測にどのように使えるか説明してください。

例えば、フラクタル理論を使って、多くの時間軸を見る必要性を回避することはできないでしょうか。

この理論を使って、異なる時間軸で同じパターンを見つけることができるのでしょうか?

 
無理でしょう。ハースト社のインデックスに 対応した通貨をチェック市場のランダム性を明確に示している。そして、ランダムマーケットで何が思いつくか?マーチンだけです。しかし一方で、市場には存在する時間がまちまちな非効率性がある。そして、彼らはそれでお金を稼ぐ。そして、これは偶然の産物ではありません。だから、非効率な部分を探す方向に持っていくべきだ。この作業を自動化したい。でも、何から始めたらいいのか、実感がわかない。ニューラルネットワークはこれに適していない。彼らは学習のために既成のパターンを必要としています。