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 1155

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mytarmailS:

Windowsかlinuxか？

Windows 7 64x

 
アレクセイ・ヴャジミキン

Windows 7 64x

よくわからないのですが、linuxのパッケージをダウンロードしたのでは？


 
mytarmailS:

よくわからないけど、リナックスパッケージをダウンロードしたのでは？


それが、あなたの出した指令 です。

解凍後、zip圧縮を試みましたが、うまくいきません（エラーメッセージも出ません）。Windsに適したファイルはどこで手に入りますか？

 
アレクセイ・ヴャジミキン

これは、あなたが出した命令 です。

解凍後、zip圧縮を試みましたが、うまくいきません（エラーメッセージも出ません）。では、正しいWindowsのファイルはどこでダウンロードできるのでしょうか？

何が問題なのかわからない。

stackowerflowで質問するか、Yandexの***に書き込んでください。

 
mytarmailS:

もう何が問題なのかわからない。

stackowerflowで質問するか、yandexのこれらの***に書き込んでください。

助けようとしてくれてありがとう。

このパッケージを適用した結果について、お聞かせください。

 
アレクセイ・ヴャジミキン

助けようとしてくれてありがとうございます。

このパッケージでの成果を教えてください。

モデルではなく、予測変数が重要なのです。モデルは、他のモデルよりも0.5%～3%優れているかもしれませんが、指標はすべてを決定します。

 
mytarmailS:

重要なのは予測変数の符号であって、モデルではない。モデルは0.5%から3%の差で他のものよりよく機能し、符号がすべてを決定する。

例えば、私のデータでは、あるニューロニックはうまくいきましたが、他のものはうまくいきませんでした。しかし、例えばツリーはうまくいきましたし、コホネンマップや 他のクラスタリングもうまくいきました。

 
ところで、画素のような従来型のマトリクス画像に適したNSなどの方法をご存知の方はいらっしゃいますか？私は1から20までのマトリックス値を数字の形で持っています。つまり、マトリックス上の点は20と記されていますが、20です。
 
mytarmailS:

重要なのは予測変数の符号であって、モデルではない。モデルは0.5%から3%の差で他のモデルよりうまく機能するかもしれないが、符号はすべてを決定する。

定常性を得るためには、リターンの初期BP、外れ値の平滑化など、難解な前処理が必要である。

Kolmogorovによれば、スライディングウィンドウ内のリターンとリターンの累積和は 期待値=0であるため、予測可能である。でも、価格そのものとかはダメですね。

また、価格と帰国子女はどのような関係にあるのでしょうか。そうですね。価格はすべてのリターンに不可欠な要素です。

 
アレクセイ・ヴャジミキン
ところで、画像をピクセルのように条件付きでマトリクス化する良いNSか別の方法をご存知の方はいらっしゃいませんか？私は数字の形で1から20までの行列値、すなわち20の行列上のマークされた点を持っているが、20。

ググると同じR-kaのものがたくさんある

Alexander_K2 です。

定常性を得るためには、リターンの初期BPを鈍感に前処理し、外れ値を平滑化するなどの工夫が必要である。

Kolmogorovによれば、スライディングウィンドウ内のリターンとリターンの累積和は 期待値=0であるため、予測可能である。でも、価格そのものとかはダメですね。

また、価格と帰国子女はどのような関係にあるのでしょうか。そうですね。価格はすべてのリターンの積分です。

そうだ、そうだ、我々はそれを100回聞いた......そして100年前に試して、ゴミだから捨てたのだ

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