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 151

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あらゆる分野の科学出版物のかなりの割合がRで書かれている。Nature, Physical Letter Reviews, etc.記事にはggplotで構築されたグラフがあります。

Pythonもありますが、これも解析用として非常に人気があります。では、FXは何が違うのでしょうか？同じ科学でも、主体があり、対象があり、方法がある。

 
Alexey Burnakov：

誰が試したのか？同僚と私は、コンボリューションNSを訓練したいと思っています。マッピングが行われているんです。そう願っています。

この方法は、ちょっと型破りな方法ですね。一方、入力として一次元の「絵」を提示するだけで、隣接する「画素」とその相互作用を叩き込むことが可能です。

収束型NSは、RFやブースティングなどのように比較的最近になってトレンドになっているが、その応用コンテキストは絵によって制限されている。実際、CNNの唯一のトリックは、入力ベクトルの隣接成分間に明らかな相関がある場合のフィルタの階層的選択であり、それはバックプロップなしに、例えばクラスタリングによって別の方法で行うことができる。しかし、一番の問題はやはりもう一つ、「入力に 何を送り込むか」です。

特に2016年末のアメリカはtnを明かしてない気がする。"TAパターン"、すなわち同一系列の価格「パターン」は、次のティックの方向や、ある時間軸におけるその平均的な方向とは全く関係ないものとなった。サッカー場でボールを予測してスコアボードの予測に使うようなもので、相関関係は弱く、取引コストを回収するには何十倍も少ない。市場は分散型だと思います。残念ながらフィードも正常なものもなく、出回っているものは偽物です。一般的に、外国為替で取引するために...まあ、わかるよね)))

しかし、ヘッドアンドショルダーやローソク足などの「パターン」を使って、MLを適用している賢い人たちを見ると、残念な気持ちになります。価格の依存性は最小で指数関数的に 減少し、ある長さの1シリーズの過去の価格履歴は、同じ長さの将来の価格と2シグマ以上の関係があり、深い履歴は全く意味をなさないのである。地球上の大勢の人々の行動に何らかの影響を与えることができるものについては、PRINCIPLESと 最速のデータソースを探し、そのすべてのプライマリーブロスから、貴重なALPHを探すのです。

 
J.B:

1）特に2016年末にアメリカを発見しているとは思えない、そのt。"TAパターン "すなわち同一シリーズの価格 "パターン "は、今や次のティックの方向や、ある時間軸におけるその平均的な方向とは全く関係がない。

2)パターンの探索として、NB、SVM、RF、MLP、CNNなど何を使ってもよい。サッカー場で、スコアボードの得点の変化のシーケンスを予測因子として、どのゴールを打つか予測するようなもので、関係はあるが極めて弱い、取引コストを回収するには数十分の一である。

3) FXは分散型であり、残念ながらフィードも正常な市場もなく、利用できるものは偽物である。一般的に、外国為替で取引するために...まあ、わかるよね)))

そのような事象の方向性を判断する可能性については、正しく解かないと、結果的にエラーになる可能性もありますし、エラーになる可能性もあります。

1）まだ完全には同意できない、過去の類似性を探すことで価格を予測することは十分可能だと思うが、それは「TAパターン」とは無条件に言えない......。研究はまだ進行中ですが、非常に時間のかかるものです。

2) 同意する、モデル自体の効果はほとんどない

例えば、リボンを買い取りと販売で別々に分け、それらの累計を作り、その差を引くと、同じ値段になります。スリバーは価格の予言者であり、流動性の高い市場では、価格は常に高い流動性に従う、スリバーが売りよりも買い要求を含んでいる場合、市場はほとんど常にダウンしますが、スリバーの変化と価格の変化の違いはミリ秒で測定されています。このようなニッチは長い間、占有されているのです。..

ある楽器のフルオーダーブックを調べたことがあります。 ここでは、それが何であるかさえ知らない人が多いのです。具体的な取引参加者のインデックスもあり、市場に100件の売り契約があれば、この10万円の注文を出したのは一人なのか、それとも数人が一つの値段を買って合計10万円になった場合、この一人を完全に取ったのか、10万円で2万円だけ取られ残りの8万円をキャンセルしたのか等を確認することができます。д..

だから私はカップと速度に戻り、このすべてを言っているのか、私は数ミリ秒のために設定し、彼の要求を4回キャンセルすることができた男を計算するようなものがあった、ちょうど価格が低下または上昇させない操作、私は突くか、販売する私の順序だけ0.8秒行く端末からの同じを持っている。

4) そうです、あなたは最も多様な形態の裁定取引に従事しているのです、何を隠す必要がありますか？）hftからロングシーズンまで...

 
J.B:

有効な予測因子の探し方を示唆することは愚かで 違法なことで ある。

量子ファンドで非開示署名？
それとも、無駄な活動だから普及させるべきではないということでしょうか？

 
J.B:

収束型NS - 比較的最近RF、ブースティングなどが流行ったが、その応用の文脈は写真によって制限されている。実際、入力ベクトルの隣接成分間に明白な関係がある場合、CNNのトリックだけがフィルタの階層的選択である。しかし、一番の問題は、やはりもう一つ、「入力に 何を与えるか」です。

特に2016年末のアメリカはtnを明かしてない気がする。"TAパターン"、すなわち同一系列の価格「パターン」は、次のティックの方向や、ある時間軸におけるその平均的な方向とは全く関係ないものとなった。サッカー場でボールを予測してスコアボードの予測に使うようなもので、相関関係は弱く、取引コストを回収するには何十倍も少ない。市場は分散型だと思います。残念ながらフィードも正常なものもなく、出回っているものは偽物です。一般的に、外国為替で取引するために...まあ、わかるよね)))

しかし、ヘッドアンドショルダーやローソク足などの「パターン」を使って、MLを適用している賢い人たちを見ると、残念な気持ちになります。価格の依存性は最小で指数関数的に減少し、ある長さの1系列の過去の価格履歴は、同じ長さの将来の価格履歴と3シグマ以上の値で関係し、深い履歴は全く意味をなさない。地球上の大勢の人々の行動に何らかの影響を与える可能性のあるものについては、PRINCIPLESと 最速のデータソースを探し、その全体の一次ブロスの中から、貴重なALPHを探すのです。

では、大きなTF（日、週）でのトレードは全く意味がないとお考えですか？しかし、大手銀行は、長期できっちりFX取引に成功しています。
 
sibirqk
では、大きなTF（日、週）での取引は全く意味がないとお考えなのでしょうか？しかし、大手銀行は、長期できっちりFX取引に成功しています。
銀行から言われたのですか？
 
mytarmailS:
銀行がそう言ったのか？
トレーディングポジションの公開報告書。
 
J.B:


......ある長さの1列の過去の価格履歴が、同じ長さの将来の価格履歴と3シグマ以上の量で関連している場合、深い履歴は全く意味をなさない。


どういうことですか？何か面白そうなフレーズだが、意味がわからない。

 
アレクセイ・ブルナコフ

どういうことですか？何か面白そうなフレーズだが、意味がわからない。

彼は、ここで何度も言われているように、系列は定常ではなく、分散は無限大になる傾向があると言っているのです。
 
ディミトリ
彼は、ここで何度も言われているように、系列は非定常であり、分散は無限大になる傾向があると言っているのです。

やはり、彼の反応を聞いてみたいですね。

データが非定常であることは、繰り返し述べている事実である。

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