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 1217

[Yuriy Asaulenko]

マキシム・ドミトリエフスキー

Rでの等価物はCaret http://topepo.github.io/caret/index.html

ユニバーサルリブの基本は同じ

ドックはRの典型的なスタイルですね。R自体のように、特にマゾヒストのために書かれたものです。

[Aleksey Vyazmikin]

サンサニッチ・フォメンコ

最も有力なZZは次の通りである。

ポイントは、トレンドはZZ肩の始まりだけを予測し、肩の終わりはトレンドの反転の始まりを予測することです。そのため、前の肩の終わり＋次の肩の始まりを先生としたのです。真ん中の肩を削って先生をサシにすると、なかなかデキる先生です。しかし、それに対する予測者の問題は、そのすべての栄光の中にある。

私の記憶が正しければ、バーではなくポイントZZを使っていますよね？

用語がよくわからないのですが、レバレッジはZZのセグメントなのでしょうか？そうであれば、「前のレバレッジの終了＋次のレバレッジの開始」が予測すべきpips単位の指標となりますが、どの時点で予測すべきなのかが分かりませんでした。

ZZによる予測は行われたのでしょうか、それとも他の予測しか使わなかったのでしょうか？

[mytarmailS]

ユーリイ・アサウレンコ
ソファに寝転がって、https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html を勉強中。禿同。))

まだ読まれていない方には、ぜひお勧めします。

Zy SanSanychev Rは、廊下で緊張して休みながらタバコを吸っている。情けない話だ。((

私はSanychのようになりたくないのですが、Rは研究に 最適な言語であり、研究したことのない哀れな理論家だけがそう主張するのです...。

マキシム・ドミトリエフスキー

Rでの等価物はCaret http://topepo.github.io/caret/index.html

ユニバーサルリブの基本は同じ

そう、マックスの言う通り、アナログなんです！ユーリー・アサウレンコは知って いますか？これは一つのRライブラリに過ぎず、あらゆる音楽スタイルやテイストのRライブラリが何千と存在することをご存知でしょうか。

例えば、次のようなことができます。

ワンリブによる引用のダウンロード

セカンドライブラリでスペクトル解析を行う。

サードワン経由でテクニカル分析を行う

4台目でデータマイニングを行う

ツイッターやフェイスブック、ウェブサイトなど、あらゆるテキストをマイニングすることで、5番目の

それをモデル（neuronics, scaffolding, boosts, svm, nmm, お好みで）にして最適化し、6番目のライブラリでクロスバリデーションを行い、同じCaretにさせるのです。

で、7番目のリブにあるストラテジーテスターでテストします。

+ 最も豊かで先進的なビジュアライゼーション

そして、これらすべてを1つの言語で1つのコードで、しかも 50〜100行の読みやすいコードで済ませる......。

scikit-learnってな んだよ、目を覚ませYuriy Asaulenko、お前は何もわかっちゃいない。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

sanychのような広報担当にはなりたくないが、本当のことを言うと、Rは研究に 最適な言語だ、それに反論するのは触ったこともない情けない理論家だけだ...ということだ。

マックスの言う通り、アナログです。これは一つのR libに過ぎず、あらゆる目的や好みに合わせて何千ものlibが存在するのです。

例えば、次のようなことができます。

ワンリブによる引用のダウンロード

セカンドライブラリでスペクトル解析を行う。

サードワン経由でテクニカル分析を行う

4台目でデータマイニングを行う

ツイッターやフェイスブック、ウェブサイトなど、あらゆるテキストをマイニングすることで、5番目の

それをモデル（neuronics, scaffolding, boosts, svm, nmm, お好みで）にして最適化し、6番目のライブラリでクロスバリデーションを行い、同じCaretにさせるのです。

で、7番目のリブのストラテジーテスターでテストします。

+ 最も豊かで先進的なビジュアライゼーション

そして、これらすべてを1つの言語で1つのコードで、しかも 50〜100行の読みやすいコードで済ませる......。

scikit-learnってな んだよ、目を覚ませYuriy Asaulenko、お前は何もわかってないんだよ。

Pythonプラスで、GUI、ウェブサイト、アプレットなどの本格的なプログラムを書くことができ、Rではありません :)+ RよりPythonの方が若干速い

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー

さらに、GUIを備えた本格的なプログラム、ウェブサイト、アプリケーションを書くことができます...しかしRでは無理です :)

しかし、p-kaはどんな言語にも簡単に統合でき、私の知る限りpythonでは全く問題ありません。

マキシム・ドミトリエフスキー

pythonはrよりわずかに速い

はい、そうです。

でも、p-kaは研究のためのツールであって、生産のためのものではない、と余白に書きました。

Pythonで、私が挙げたことを1つのコードで実現することは可能でしょうか？ それは疑問です......。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

できませんが、どんな言語にも簡単に組み込めますし、私の知る限りpythonでも全く問題ありません。

より速くなりました。

しかし、p-kaは研究のためのツールであり、生産のためのツールではないことを強調して書きました。

Pythonで挙げたことを1つのコードで実現することは可能でしょうか。

and more )ちょうどパッケージの集中リポジトリのようなものです https://pypi.org/

またはgithubインストール

IPythonでググってみてください

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー

and more )ちょうどパッケージの集中リポジトリのようなものです https://pypi.org/

またはgithubからインストール

グーグル IPythonはまだか

さては

道具は揃っているので、あとは家を建てるだけです))

[Maxim Dmitrievsky]

アレクサンダー＿K．

皆さん！

アリョーシャは投資家に殺される前、まず最初にニューラルネットワークとフォレストを単純なガウスのランダムウォーク（ただしアサウレンコが提案した正弦波ではない）でテストすると主張していたと記憶している。しかも、このときの予測精度は100％だったという。そして、そのシステムをリアルBPに移管したのである。

このような実験をされた方はいらっしゃいますか？結果はどうなったのでしょうか？

もう一度言いますが、（メモリの有無にかかわらず）どのプロセスも予測できるのであれば、それを実際のBPから切り離せばいいだけです。

divide et impera

すべてが完璧に予測可能で、単純な、あるいは複合的なf-i...しかし、市場は単純なf-iではない:)

例 https://www.mql5.com/ru/forum/285454/page3#comment_9323441

[Maxim Dmitrievsky]

アレクサンダー＿K．

そうなんだ。

スコアボードを見ることはできますか？

マックス 時間がないなら、インド人に仕事を任せればいい。まあ、すべてを自分でやるのは非現実的なことで、それはよく分かっているのですが。

上にリンクを貼っておきました...

インド人はまだ行列を理解することもできないんだ、残念だけどね ))

[Maxim Dmitrievsky]

アレクサンダー＿K．

OKです。

ここで一番の問題は、BP全体と連携しようとすることで、実に複雑であることは理解しています。

チャンク（クラスタ）とBPを何らかの特徴で区別しようとした方はいらっしゃいますか？どのようなものですか？表形式での結果はありますか？

私の焦りを理解してください - Grailは、空気のように必要とされている。

取引時間で区切っていました。例えば、ボラティリティの低い夜間だけ取引するとか。はい、結果は少しずつ良くなっています

+ n-barクォートの現在の分布を認識し、それに応じて様々な戦略を適用する実験をしています。でも、全部が山積みで、テーブルがないんです :)

今、私はボットバージョンの一つをモニターしていますが、今週は結果があまり良くありません。今はテスターとリアルとのトレードを比較していますが、全て同じです。

赤い線の左側が新しいデータでの取引、右側がトレーニングが行われた履歴での取引、これが理想的な形です。

学習は純粋に異なるラグを持つ帰国子女に対して行われ、学習の過程で最適な帰国子女を選択します

このバージョンは前回の記事のもので、何かを変更したかどうかは覚えていません。