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 1126

 

だから、私たちは皆、お互いにファックして、笑い合うためにここにいるのだということを告白する必要があります。:-)

いわば、私の名誉ある肩書き「THE TEACHER」を正当化するために、引退して弟子をとろうと思っているんだ!!!!!!!

教えるということは、医者と同じで、いいことなんだと思わせてやる。

そのせいで何度も尻を叩かれそうになったよ。友人からはもちろん、受け止められなかった。まあkuli拷問心博学、私はなぜかわからないが、私は人生の多くのことに興味があるが、MOの分野で私は自分自身を超えた!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!?

私の一番のお気に入りです :-)))というか、一番経験があるのはこの分野です。MOスペシャリストの求人を見てみると、ちょうどエンジニアの時期ですね。もうルールとして作る必要はないのです。それをきちんと訓練する必要があり、そのためにはプログラミングなどの知識が必要です。そして、彼らの給料は私より安くないので、びっくりしました・・・・・・・。 こういうMOSCOW NEVER SLIPPP OOUUUUUUUUU!!!!を書こうかとさえ思っています(笑)。

 
ミハイル・マルキュカイツ

では、「Mihail Marchukajtes : system」のオプションは、そんなに悪いものなのか、見てみましょう。私にとっては、トレーニングのための50トレードも十分ではありません。

しかし、別の角度からアプローチすることも可能です。新しい楽器で取引した経験を述べます(他に経験がないので、勝手にすみません)。

例えばスベルバンクの先物をやっていて、ふと思いついてRTS指数に切り替えてみる。

しています。

1日目ただバカみたいに名言集を見たり、時には紙に何かを書き留めたりして、何もしない。

2日目希少な仮想取引。オープニングとクロージングは紙に書いておきます。

3日目紙上でのバーチャルトレードを頻繁に行う。

4日目以上、1枚目の先物で小口取引の実戦に臨みましょう。トレーニングは終了しました)。

すべてです。トレーニングに4日かかり、案件は15~25件にとどまりました。

つまり、15~25件の案件でも十分に訓練になるリアルさがあることがわかったのです。NSがずっとモニターを見つめているわけではなく、案件だけでトレーニングすることを考慮すると、50案件はトレーニングにかなり適していると言えるでしょう。

結論は予備的なものです。私自身も疑問を持っています。

 
ミハイル・マルキュカイツ

だから、私たちは皆、お互いにファックして、笑い合うためにここにいるのだということを告白する必要があります。:-)

いわば、私の名誉ある肩書き「THE TEACHER」を正当化するために、引退して弟子をとろうと思っているんだ!!!!!!!

教えるということは、医者と同じで、いいことなんだと思わせてやる。

そのせいで何度も尻を叩かれそうになったよ。もちろん、友人からも。まあkuli拷問心博学、私はなぜかわからないが、私は人生の多くのことに興味があるが、MOの分野で私は自分自身を超えた!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!?

私の一番のお気に入りです :-)))というか、一番経験があるのはこの分野です。MOスペシャリストの求人を見てみると、ちょうどエンジニアの時期ですね。もうルールとして作る必要はないんです。あなたはそれを適切に教える必要があり、これはプログラミングなどの知識が必要です...そして彼らの給料は、私が驚いたcheta私ではありません......私も、はい、これらのファックMOSCOW NEVER SLIPPP OOUUUUUUUU!!!と思い始める......そして、私はそのように思います...。

彼は精神病院から書き込んでいるのだろう...。

 
その

先生の理解が正しければ、こんな感じです。


一般に、アイデアからのコードはハイフンなしでなんとなく転送される(( なぜかわからないが


SZY Mishaさん、ぜひご覧ください: dark-os.com/viewtopic.php?t=308103

これはケースに入っています。ありがとうございます、mate商品、必ず見てください、しかし、週のどこかで・・・。

今日、メトリクスについて考えていて、その数は無限にあることに気づきました。MTテスターからパラメータのセットを受け取り、それらの間の関係を構築し始め、最終的にセット全体を含む総合的なスコアを取得します。そして、出来上がりは...。

 
違う んです。

私は適度なHFT、1日30~200回の取引をしていますが、非HFTでは、IMHO、アルゴリズム取引は相性が悪い、第一に、戦略がうまくいくかどうか、統計的に信頼性のあるチェックができない、第二に、価格データなどでマーケットが予測できるという理由が全くないことです。その主なものは情報の拡散である、消える、つまり、価格(複数)は全く関係ない、市場は効率的である、ただマクロ経済予測は多少違う、それは最高レベル、ソロスやバフェットのレベル、我々は政治家やインサイダーが何をするか推測する必要があります。

相場の変化と3年以上のデータの価値についてですが、ここでは、いつものように全ては経験によるもので、やってみたら~わかった、5年使うこともある、それについては理論派ではない、10年分のデータをHFTに使っている人を知っているが、彼らは大げさに言えば初心者ではない、とのことです。

私も、一般的には、理論武装はしていません。私自身の経験では、システムの寿命は2年程度です。そして、ハンドトレードは、3年前と同じようにプレイすることができないことを表しています。ハンドトレードでは、常に適応があり、その変化はすぐにはわからない。

古いシステムを復活させ、新しいデータに適応させようとしたのですが、まさか彼らが行くとは。適度なHFTについては、同じRTSインデックスの現在と3年前のノイズを比較するとよいでしょう。ノイズも大幅に違うし、ゲームも全く違う。

そして、原則的にコンセプトは同じで、予測は短い間隔でしか現実的ではありません。

 
mytarmailS:

精神病院からでしょうか...

私は...家で座ってるんだよ、ダンボール馬鹿が...。

 

そうなんです、1つの構成で2年戦略とはwwww長い間、単一の「戦略」で推論しているわけではありませんが、価格などの数千のスカラー時系列を数百のモジュールが消化し、取引商品について、異なるパラメータ(符号、oxなど)について数百のベクトル系列の予測を生成する大規模予測システムも存在します。もちろん、これらの予測を準最適にマーケットへのオーダーフローに実装する実行モジュールのシステムがあり、もちろんリスク管理モジュールや他のモジュールの品質、偏向やエラー、異常時のシグナルや停止をコントロールする様々な「スーパーバイザ」モジュールがあります。つまり、ある「戦略」は自ら現れては消え、あるモジュールはリアルタイムに学習され、ある意味で「戦略」は毎秒更新される))) もちろん、これは遠回しに比較されているのだが。

AIに金融危機時の挙動を教えずに、数年分の履歴でシステムを構成したといいますから、LTCMのようになります。

私の場合は、もっとシンプルな設定です。書いてあることは別次元で、当然ながら他の概念や設計や テストもあります。そして、これらの概念は、適応さえもこのロジックの中だけで行われ、2〜3個のパラメータで制御されるソルダーイン・ロジックのシステムには移行できない。

イマイチ、あなたの言うようなシステムは、一人では使えないと思います。そして、そのようなアプローチを実施している企業も、数えるほどしかないのではないでしょうか。私は一人知っていて、この人たちを見たり聞いたりしたことがあります。書いてあることとよく似ていますね。マスプロダクトではありません。

 

本当な です。
そうなんです、1つの構成で2年戦略はオワコンなんです。長い間、単一の「戦略」で推論しているわけではありませんが、価格などの数千のスカラー時系列を消化して、 取引商品について、異なるパラメータ(符号、oxなど)、時間地平の数百のベクトル系列の予測を生成するモジュールが存在する大規模予測システムもあります。もちろん、これらの予測を準最適にマーケットへのオーダーフローに実装する実行モジュールのシステムがあり、もちろんリスク管理モジュールや他のモジュールの品質、偏向やエラーをコントロールする様々な「スーパーバイザ」モジュールがあり、何か異常があればシグナルを出したりシステムを停止させたりするのです。つまり、ある「戦略」は勝手に現れたり消えたりするが、ある予測 モジュールの学習はリアルタイムで行われる、つまりある意味「戦略」は毎秒更新さ れる)))が、これは確かに突飛な比較であることは確かである。

1秒ごとに学習を行う場合、入力に与えられた意味系列の長さの増分も考慮される。

そして、864000行で訓練し、1行ずつ食べさせていくと、それぞれの増分はちょうど10日(60*60*24*10 = 864000)となり、それはまさにあなたが以前から批判している長さです。

まさか、2年に一度の学習サイクルのたびに、変更されていないシリーズの一部がインプットのために再提出しているなんてことはないでしょうね、それは単に効果のないモデルの証拠にしかなりませんから。


PS:
虚偽を認めるか、あるいは、何百万もの系列がトレーニングに使われ、それらのタイムスケールを変換して得ているなど、何か別の正当性を打ち出してください。

あなたのサポートには、ランダムな引用文に対する有益な後方および前方テストの例がすでにありましたので、今度は空間と時間の歪みに移行することができます:)

 

YouTubeにあるVorontsovの 講座を見てください。余すところなく、すべてが詳しく説明されています。

ボロンツォフ YouTubeのコースを見てください。そこではすべてが詳細に説明されており、過剰でも、どのように市場に適用するかは簡単に推測できます。市場に関する記事は読まない方がいい。明らかな理由で誤報や雑音が多いからだ。MLやアルゴトレーディングの本を読むと、私の目から見ても非常に参考になります。

イゴール・マカヌ

追伸

私も何か読むものを投げてください。

 
ヴィザード_。
ヴァンさん、ランダムな名言ではなく、ランダムなんです。どの程度ランダムなのかは別問題ですが、論点は変わりません。ポイントが違うので、あまり人
を理解することです。私は、彼の手工芸品の半分を、品質の損失なしに放棄します。について
"(俺なら熱くならずに引き窓のことを聞く。) それで、そう、俺とトキシックは先生がいればいいんだ。)
スライディングウィンドウで、モデルの中身がコンボリューションでもバックリンクでも構わないのですが、ちなみにストリーミングビデオの録画時のように、BPの可変部分だけがステアリングされるようにします。
理由: