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 1346

 
アレクセイ・ニコラエフ

キケロの演説からではなく、教科書から理論家を学ぶ。例えば、あなたが推薦したコロリョクを見てください。

なぜ理論派にこだわるのか・・・おそらく、理論派によって知識の輪が狭まるからでしょう。

コンセプトがよくわからないということですね。

1)一般化されたスペクトル。

2)瞬時スペクトル。

3) 非定常過程のスペクトル構造。

非定常過程がどのように分析されるのか知らないのでは?どうアプローチしたらいいのかもわからない。

インターネットで調べ、熟読する。そして、バカなことを言わないことです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

フィーチャー用の通常のスライディングウィンドウはどのように作るのですか?

例えば、価格が特徴だとします。価格帯を外れると、テストサンプルでは、今まで見たことのないようなモデルが登場し、くすみ 始めます。同時に、コチエの変換は重要な情報を奪ってしまうのです。サンプル全体で標準化、正規化しても、特にトレーニングサブサンプルがチャート全体のごく一部であるため、範囲を外れるとやはり再計算さ れるため、問題が解決されないとします。各種オシレーターやインクリメントも、物ではなく、NSのゴミのようなものですからね。

トゲの除去が有効な場合があります。ペレヴェンコの記事にも情報があります。

もちろん、必要な情報は削除されますが、1000ptの射出でモデルがダメになろうが2000ptの射出でダメになろうが関係ありません。そんなジャンプでは、死んでいようがいまいが関係ない。

 
Oleg avtomat:

なぜ理論派にこだわるのか・・・おそらく知識の幅が狭まるからでしょう。

という概念に馴染みがないのがよくわかります。

1)一般化されたスペクトル。

2)瞬時スペクトル。

3) 非定常過程のスペクトル構造。

非定常過程がどのように分析されるのか知らないのでは?どうアプローチすればいいのかもわからない。

インターネットで調べ、熟読する。そして、これ以上くだらないことを言わないでください。

無線アマチュアが扱うランダムなプロセスでは、これらの概念はおそらく時々意味をなすでしょう。価格については、ほとんどありません。

これを、バチェリエ以来、物価の初期近似とされてきたウィーナー過程を例にとって考えてみる。

 
アレクセイ・ニコラエフ

無線アマチュアが扱うランダムなプロセスでは、これらの概念はおそらく時々意味をなすでしょう。価格については、ほとんどありません。

これを、バチェリエの時代から価格の初期近似とされてきたウィーナー過程を例に考えてみる。

1)あなたのこの「価格のために-ありえない」ということは、あなたにとって十分な説得力があるのでしょうか?

2)バチェリエの時代から抜け出せないでいる。

あなたの-唇を通して-見下した「ラジオ・アマチュア」は、あなたに何の重みも与えないし、信用もしない、ただその分野におけるあなたの完全な知識の欠如を示すだけです。

 
Oleg avtomat:


十数回の投稿で、"お前ら全員クソだ "以外の感想はない。

どうやるんですか?

 
マキシム・ドミトリエフスキー

グラフを多くの部分(水準)に分割し、別の水準に移動するときは、その水準内の価格だけを正規化するのですか?つまり、別の「レベル」に行くときは、常に価格帯が正規化される。もしかしたら、そのようなメソッドの名称があるかもしれません


大型のレンジングバーみたいですね。例えば、100p(4桁)のランクバーを想定し、円レベルから計算を開始すると、100pのレベルが自然に分かれる。 このランクバーの中で、各バーごとに自律的に、しかし大きなトレンドを考慮して、相場の動きを調査する。

しかし、ここでもまた、ブレイクアウトとリターンのどちらを取引するかという大きな問題があります。 FXを始めたほとんどのトレーダーは、まずスイング、つまりトレンドトレードを使って取引しようとし、スイングで失敗した後にボリンジャー、つまりリバーストレードに切り替えます。 これらの方法を組み合わせる技術は、トレーダーがどれだけ成長しているかを示していると言えるでしょう。そのため、これらのレベル内では、トレンドフォローの取引や、レンジの端から中央への戻り売りを実施することができる。現状で何が良いのか、どう選択するのか。NSはできているのかもしれませんね。

 
Yuriy Asaulenko:

Pythonでニューラルネットワークを学習させてみた。パッケージはscikit-learn、NS本体はsklearn.neural_network.MLPRegressorです。ニューロン数100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。

また、このデータでブースターができることは確認されましたか?

CatBoostの 実験用サンプルは掲載できますか?

 
マキシム・ドミトリエフスキー

フィーチャー用の通常のスライディングウィンドウはどのように作るのですか?

例えば、価格が特徴だとします。価格帯を外れると、テストサンプルでは、今まで見たことのないようなモデルが登場し、くすみ始めます。同時に、コチエの変換は重要な情報を奪ってしまうのです。サンプル全体で標準化、正規化しても、特にトレーニングサブサンプルがチャート全体のごく一部であるため、範囲を外れるとやはり再計算されるため、問題が解決されないとします。いろいろな種類のオシレーターやインクリメントについても、NSには役に立たず、むしろゴミのようなものです。

チャートを多くの部分(レベル)に分割し、別のレベルに移動するとき、そのレベル内だけで価格を正規化するにはどうしたらよいでしょうか。すなわち、他の「レベル」に渡すとき、価格帯は常に正規化されます。もしかしたら、そういうメソッドの名前もあるのかもしれませんね。

また、すべての「古典的」変換は、非定常性には適していないので、私が上で提案したものは、一見すると合理的に見えますが

TF上部のATRを持つ私のバリアントのどこが気に入らないのでしょうか?

 
Oleg avtomat:

1)あなたの「For prices - unlikely」は、あなたにとって十分な説得力があるのでしょうか?

2)バチェリエの時代から抜け出せないでいる。

あなたの-唇を通して-見下した「ラジオ・アマチュア」は、あなたに重みや信用を加えるものではなく、この分野でのあなたの完全な知識の欠如を示すだけです。

1) トルストイの言葉を借りれば、あらゆる不安定なプロセスは、それなりに不安定なのです。価格とシグナルは大きく異なります。

2)現代の金融数学はバチェリエに始まる。

3) これは、シグナル理論を正当な理由なく価格に適用しようとする試みが根強く残っていることを観察した結果である。

 
アレクセイ・ニコラエフ

1) トルストイの言葉を借りれば、あらゆる不安定なプロセスは、それなりに不安定なのです。価格とシグナルは大きく異なります。

2) 現代の金融数学はバチェリエに始まる。

3) これは、シグナル理論を価格に不合理に適用しようとする試みを根気よく観察した結果である。

:)))アレクシアス!あなたは、なるほど、そうなんですね。しかし、急ぎ報告したい。市場は理論家だけでは成り立たないのだ。それは、「時間」というものが考慮されていないからだ。はい、はい、普通の時間 - 秒、時間、......。時間の役割とその考察を理解しなければ、TViMSのすべてのパワーも無力です。