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 1344

 
sibirqk

もし秘密でないとしたら、人工的なシリーズはどのような原理で作られているのでしょうか。ノイズの中に大まかな正弦波が混じっているだけなのか、それとももっと複雑なのか?

私の投稿にはいくつかの質問があるので、一度に回答したほうがよいでしょう。

取引、自動売買システム、取引戦略のテストのためのフォーラムです。

トレーディングにおける機械学習の活用法:理論と実践(トレーディングだけでなく)

ユリイ・アサウレンコ さん 2019.02.17 21:01

Pythonでニューラルネットワークを学習させてみました。パッケージはscikit-learn、NS本体はsklearn.neural_network.MLPRegressorです。100ニューロン以上、隠れ層-7、入力-19、出力1。タスクはランダムなプロセスを予測することです。

このタスクは、ノイズ発生装置で作られた人工的なもので、このノイズを理論的に予測することができるようになっています。数カウント先まで試した。

ランダムに選ばれた5,000のポイントについて、予測と実測を比較した結果。

Xは予測値、Yは実測値。いずれも45度の直線に非常に近い位置にある。すなわち、予測はほぼ完璧である(人工サンプルにおいて)。

学習は24エポックと非常に高速です。時間にして、10秒程度。

とても驚いたと言わざるを得ません。データを隠すのに必死でした。よくぞ見つけてくれました。一般的には、神秘主義に近い)。

結論NS sklearn.neural_network.MLPRegressor は、かなり使えますね。クラシファイアはまだ試していません。

すでにマーケットで何かを試したが、今のところ結果は出ていない。人工的に生成されたタスクと同じクラスのものなのに、何もないと言って検索しない。

最初に断っておくが、私は永久機関を発明したわけでも、トリックをやったわけでもないので、もし発明したとしたら、それは純粋に私の無知によるものであろう。

最初は、ちょっとした理論。ランダムなプロセスは、コインをはじくことさえ含めて、予測することができる。すべては予測問題の定式化に依存する。例えば、「明日は雨が降るでしょう」という予報は、約90%当たります。しかし、午前中に降るのか、午後に降るのか、夕方以降に降るのか、一日中降るかもしれないのか、信頼できる予報は得られませんから、言わないのですね。

時系列を予測することは可能である-ある条件のもとでは可能である。そのような条件として考えられるのが、BPスペクトルの限定性である。スペクトルが広ければ予測間隔が小さくなり、狭ければ予測間隔が長くなる。

市場の時系列は無限大のスペクトルを持つので、5分先、1時間先の価格を予測することはできません。そのような課題を自分に課していないのです。

では、学習用のデータを用意します。

1. 乱数発生器(RNG)から系列を取得し、市場のものに近い形に変換する。このような系列は無限のスペクトルを持ち、その値を予測することは現実的ではありません。

2. ローパスフィルタ(LPF)に直列に通しています。我々は、限られたスペクトルとn個分の事前予測の可能性を持つランダム系列を受け取ったが、この系列は市場のものとあまり似ていない。

3.RNGによりM=0の系列を生成し、LPFの後、タンバリンを持った後の系列に追加します。再び、市場のものに近い系列を得ることができた。このシリーズをトレーニングに活用していきます。

4.ターゲット関数として、ステップ2の系列をLPFに通し、Nサンプル後方にシフトさせたものを使用し、Nサンプル前方の予測を与える。

そして、入力系列と目標系列をNSに与え、学習させ、学習結果を確認する。次にステップ1~4を繰り返し、ステップ3の系列をNSに供給し、ステップ4でNサンプル分シフトした系列とNSの出力を比較します。

それだけです。不思議なことはない。これらはすべて、NSなしでも可能です。驚いたのは、NSがそれを数秒で、しかもわずか24クロックサイクルの学習でやってのけたことだ。それもノイズが多い状態で、そこにある低周波成分すら見えないのです。驚きです。

市場VRでうまくいかなかった理由。どのLPFも遅延が大きく、そのカーブはVRに対して右側にシフトしています。つまり、シリーズのすべてのポイントですでに遅延したLF信号があるため、予測間隔が許容値よりも大きくなってしまい、予測が非現実的になってしまうのです。訓練用の本物の標的も作れない。

 

ユーリイ・アサウレンコ

スペクトルという概念は、定常的なプロセスに対してのみ定義される。価格は、時間と共に分散が進むからというだけではありません。

 
アレクセイ・ニコラエフ

スペクトルという概念は、定常的なプロセスに対してのみ定義される。価格は、時間の経過とともに分散が進むためか、そうではありません。

これは、「コテージの小長老とキエフの小長老」というサイクルからです。
論外です。
 
ユーリイ・アサウレンコ
これはサイクルの中で、庭に長老がいて、キエフにおじさんがいるんです。
論外です。

わかった、ストラディバリウスのドラムを売るのは止めないよ。

 
アレクセイ・ニコラエフ

わかった、ストラディバリウスのドラムを売るのは止めないよ。

まあ、いいや、同情してやるよ。))ほとんど全ての電波信号は非定常なプロセスであるが、スペクトルが存在する。スペクトルという概念は、定常性とは関係ない。
T&P支店に行くべき、ファンタジスタに)。
 

Pythonでソケット経由で価格をほぼ瞬時に取得する(50kレコード)10行のコード

とmt5側で20

Rの即興リブなんていらないよ。mt5 のネイティブソケットに感謝します。

取引開始のシグナルなど、どんな機能でも簡単に追加することができます。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

Pythonでソケット経由で価格をほぼ瞬時に取得する(50kレコード)10行のコード

とmt5側で20

Rの即興リブなんていらないよ。mt5でネイティブソケットが動くということで、ありがとうございました。

そうだろう)

Spyderに切り替わったんですね。ノートPCをいじるよりはいいはずです。

念のため。プロット上のグリッドは plt.grid() によって行われます。

 
ユーリイ・アサウレンコ
まあ、いいや、同情するよ。))ほとんどの電波信号は非定常過程であるが、スペクトルを持つ。
Tip支店のファンタジスタのところへ行くといいよ))

ラジオアマチュアは、ランダムプロセスとその実装を混同しています。

 
アレクセイ・ニコラエフ

ラジオアマチュアは、ランダムプロセスとその実装を混同しています。

荒らしには反論しない。

 
ユーリイ・アサウレンコ

うん、そうだね)

Spyderに乗り換えたんですね。そうなんです、U-notepadでごちゃごちゃやるよりいいんです。

ZS プロット上のグリッドは plt.grid() によって行われます。

私は、Anacondaを使わずに素のPythonに乗せるために、spyderをいじくり回す必要がありました。

以前はvscodeを使っていましたが、電池の消耗が激しく、ソケットに手を伸ばさなければなりません。