For more information about these stochastic and their applications in Quantitative Finance please check out my blog post, Random Walks Down Wall Street, Stochastic Processes in Python. This notebook contains the code presented in the article for four stochastic processes often used to model the evolution of asset prices and two mean-reverting...
The first use of a Wiener Process, also called Brownian Motion after Robert Brown, for simulating returns on financial assets was in 1900 when in Louis Bachelier wrote a paper entitled The Theory of Speculation which used a Wiener process to describe the returns on stock options. A Wiener process is described by three properties: $W_0 = 0...
でも、SBで50％の利益を取ろうとすると、50％以上は予測できないので、おそらく間違った結果になると思いますが、ZZにすると、同じように「すごい」利益が出ますね。SBがトレードできるようになったこと？アリョーシャはSBの精度を100％にしていたので、あまり気にしていなかった。彼にとっては、ただの種に過ぎなかったのだ。
基本的なことを、ここで説明していたのだと思います。
いや、絵のことです（笑)。
美しすぎてヨダレが出るほど疲れた
時間軸は？ 秘密の技術は？
トレーニング期間：10ヶ月、トレーニング後のテスト期間：6ヶ月。
その技術は、フェルトの木のようにシンプルなもので、UGAとMLPに2つの内層を持たせたものです。
トレーニング期間：10ヶ月、トレーニング後のテスト期間：6ヶ月。
技術的には、UGAとMLPを2つの内層で構成するという、バレンキのようなシンプルなものです。
UGAはどうなんだ。ここで、https://en.wikipedia.org/wiki/UGA は最も適切なUniversal geometric algebra である。これか、それとも何か？
フォーラムを検索して みましたか?）
1.簡単なものであれば、数字で具体的な例を挙げてみてください。
2.アドバイスする必要はない（「受けろ」「見ろ」）自分でやって、具体的な例で自分の発言を証明してください。そして、「お兄さんたち」への言及・・・。もっとシンプルに、「ある人がそう言った」と書けばよかったのに。
賢いおしゃべりな人が多すぎる。
アリョーシャはSBで100％の精度を出していたが、あまり気にしていなかった。彼にとっては、ただの種に過ぎなかったのだ。
念のため、ここに2つのデータセット（lernとtestを別々に）を説明として置いておくと、特徴量としての1つ目（f0...f9）はウィンドウを変えたmacdacで、ターゲットもmacdac（g0）、2つ目のデータセットficもmacdacで、ターゲットはZZです。
最初のデータセットでは、それがあるべきように、51％よりも高いプルすることは困難であり、それは論理的であり、それはSB、第二のデータセット、問題なく65〜70％、そのSBの価格、奇跡にある)))
私は別の平面内のほとんどの参加者の意図は、しかし、あなたが尋ねたので、私は例を提供するので、チェックするために一度でもダウンロードする誰も期待しないでください。
プロセス表現の詳細さと、そのプロセスに求められる予測可能性の程度は反比例している。問題は、その誤差だけだ。エラーによってプロセス（プロセスから儲ける機会）を特定できる限り、レベルを下げることが必要である。このように、原理的にお金を稼ぐことができないプロセス（記号）があるかもしれない（実際には、あるかもしれないどころか、あるのだが）......。一般的なトレーダーが、長期的に稼ぐことが可能なシンボルを持っていることに感謝しています、アーメン。
矛盾しつつも論理的な2つの意見がある...。まず、テスト（最適化）のための履歴は、将来起こりうる可能性のある結果をできるだけ多く記述するために、できるだけ大きく長いものを選ぶ必要があります。第二に、長い歴史の中でテストする意味はありません。市場は常に変化しているので、必要...
両方の意見に矛盾や曖昧さを感じませんか？最初のケースでは、十分な履歴があることはなく、2番目のケースでは、期間（確実にWINDOWとしてとらえることができるその期間）における最小値を選択するのに十分であることはないでしょう。
そこには、いろいろなものがあります。例：複合ポアソン過程、アレクサンダーがTPブランチから発明し、決して発明しない)
Rは人が発明しうる最も気持ち悪い言語だが、この本とそのトピックは本当に良い... Pythonでの例を探している :)
https://nbviewer.jupyter.org/github/StuartGordonReid/Python-Notebooks/blob/master/Stochastic%20Process%20Algorithms.ipynb
ジャンプをシミュレートして、後でモデルから差し引く方法を学びたいのですが。
http://stuartreid.co.za/interactive-stochastic-processes/