В статье обсуждаются принципы портфельной торговли и особенности применения к валютному рынку. Рассматриваются несколько простых математических моделей для формирования портфеля. Приводятся примеры практической реализации портфельной торговли в MetaTrader 4: портфельный индикатор и советник для полуавтоматической торговли. Описываются элементы торговых стратегий, их достоинства и "подводные камни".
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。
私はそこに2シグマについて間違っていた、まあ一般的には、機能が次の分に価格が移動する場所について、約4〜5％の余分な情報を追加することができますように、例えば分、一定期間の価格の増分は、5分5分1時間など、それはすべての非常にラフです、それは数千の機能を持つむしろ複雑なシステムでこの機能を重み付けする方法を意味します。これまでほとんど意味を持たなかったものが、ノイズになる。
畳み込みネットワークフィルタは、入力ベクトルに対して多くの演算を行うことができ、例えば、n個の移動平均を 生成し、部分的に重なり合うかどうかを調べたり、いくつかの和を取ったりすることができる。というのは、もう普通の機能工学の主張ですね。
2）またもや、控えめな表現、誤解。畳み込みネットワークでは、価格リターンのラグが1であるような「生」データ（擬似静止形式）を与えれば十分である。あとはネットワークがやってくれる。
コンボリューションネットについて議論しているわけではなく、問題は、特に写真やスペクトログラムなどにおいて、なぜそれが機能するのか、ということなのです。ことは、ベクトル成分が互いに "塗りつぶされ"、実際には絵もベクトルではありません、畳み込み層は、単にブルペンによって選択されたフィルタの数で相関領域を乗算し、次元を圧縮し、これらのフィルタは、さまざまな方法で得ることができますが、絵は、いわば、全体、および時系列その "形状 "が実際にノイズです、唯一のその最後のバーと様々な交換の他の楽器の何百、何千の最後のバーにはセンスがあります。
そして、1シリーズの1日の履歴をCNNに挿入することで、あとはネットワーク自身が仕上げる。うーん皆の衆
トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム
"MQLでソケットを扱う、あるいはシグナルプロバイダーになるには "についてのディスカッション
pavlick_, 2016.09.09 10:52
私はlinuxを使っているので、ipcは全く自明でない作業になります（wine下のターミナルとlinuex exeの間の通信）。そして、ネットワーク経由のIPCは普遍的な方法です。μlスクリプトとlinuxのプログラムをループバック（127.0.0.1）経由で同じコンピュータに接続しています。基本的に、私はターミナル用のLinux APIを書きました（μlスクリプトはリクエストを処理し、価格データを送信したり、注文を出したりします）。
私の状況では、私が試した限りでは、これがIPCの最良の方法です。それに、自分の開発したものをμlに移したくない。特定の言語に縛られたくないんです。
Rのコミュニティーにポンとプレゼントする可能性もあります。
時間が解決してくれるでしょう。
みんなアイデアがある、それは確認する価値がある、私はずっと前にそれを持っていた、私はチェックしたかったが、パッケージがわからなかったし、何とか忘れて放棄したが、ここで私はJ.Bの ブランチを読んで思い出した、それは彼がまた、同様のことをしたことが判明した:)
私たちは相互相関について話しているのです。あるBPが他のBPよりどれだけ遅れているか、そしてそれらの間に全く関係がないかどうかを計算することができるのです ...
私のアイデアの本質は、同時に多数のペアを監視し、各ペアを比較するために相互相関マトリックスのようなものを構築し、お互いにフォローするペアを見つけて、1つはこの遅れを取引することでした、市場は時間よりも不変のものを持っているので、私は計算が新しいバーごとに常に行われるべきであると思います、すぐに新しい関係が表示されたときに通知し、またすぐにこの関係が消えたときに通知するために...
なぜなら、マーケットメーカーの商品の価格は、ほとんど常に他の商品の1つまたは束によって導かれており、古典的な指標は適合しそうにないからです。
動的に変化する予測変数を使ってニューロネットを学習させることができる。つまり、すべては想像力によってのみ制限される...
自分でも実装してみたいが、他のプロジェクトで忙しく、内臓をこぼしたくはない。
の相互相関の標準的なccf()関数は、P
は、事前にスペクトルをレベル分割し、クロスオーバーをチェックする "wavemulcor "を備えた高度なパッケージです。また、同時に多くのBPを比較することも可能です
あるBPが他のBPよりどれだけ遅れているか、その間に全く関係がないかを計算することができる...という相互相関の話です。
このアイデアの本質は、多数のペアを同時にモニターし、相互相関マトリックスのようなものを構築して、各ペアを互いに比較し、しばらくは互いに追随するが、一方が遅れているペアを見つけ、この遅れを取引することです。市場は時間以上に不変なものはないので、この計算は新しいバーごとに常に行い、新しい関係が現れたときに気づき、またこの関係が消えたときに気づくべきだと思います...
同時に多くのBPを比較する
スタートとしては正しいのですが、通貨ペアだけでなく、商品、株式、先物、オプション、債券、指数、その他何でも、できればオーダーブックとして、少なくとも2番目の価格、出来高、オーダーブック、またNLPソーシャルネットワーク、重要ニュースは自分で、相互相関は調整のためです。まず、世界の主要な取引所からの高品質なリアルタイムデータはかなりのコストがかかり、このフローを消化するための取引インフラと高度なMLをセットアップするのに5年程度かかることを、すぐに警告しておく必要があります。 3〜5人の熟練したプロフェッショナルが5年がかりで、それも数百万円以上の給料で、とても一人ではできない大仕事です。一般的には、このケースのファンである必要があります、その後、チャンスがあります)))畳み込みネットワークやリカレントネットワークが、それだけですべてをやってくれると思っているのは甘い考えで、以前、グラフィカルインデックスについて考えたのと同じことです。
追記：具体的な内容を公に議論するのは、明らかな理由で、割に合いません。これまで欧米では、アルゴトレーディングへのML応用というテーマで、あまりに充実したパッパーのためにブラックリスト入りし、その後誰もどのファンドにも連れて行かず、残ったのは研究所で教えるかマーケットで取引するか、youtube、ブログを書き、数百ポンドをどう沈めるかをカモに教えているだけだった、なんて話を聞いたことがあります（((
老子は「知る者-語らず、語る者-知らず」というアルゴトレーダーだった（笑)。
つまり、たくさん話せても一般的なものだけで、洗練されたものは、誰かが太陽に近づきすぎたときに少しごまかす))))
これは何年も前からMQLに搭載されています。
私はそこに2シグマについて間違っていた、まあ一般的に時間の期間にわたって価格の増加は、例えば分、機能として価格が次の分に移動する場所について約4〜5％の余分な情報を追加することができ、5分5分1時間など、まあそれはすべて非常に大まかで、「情報」があまりにもそこに移動することを意味しません、それは非常に複雑なシステムでこの機能の重さは、アカウント数千を取る方法を意味します機能します。今まであったものがほとんど意味をなさない、ノイズ。
今ならわかるよ。
私の観測と一致しています。私はこれをミラーリングと呼んでいます（これについては、後日、いくつかのチャートを掲載する予定です）。n分後の値上がりを予測するためには、同じn分後の時間を遡る方が説明力が高いことがわかります。
しかし、それ以上に、どの地平線を予測する力が最も大きいかについて、非常に広範なデータを持っているのです。
4～5％という数字はどこから来ているのか？どのように算出するのですか？予測変数の有意性、R^2、相互情報量？
ccf()とwavemulcorへの リンクが望ましい。
どうにかして、それなしでやり過ごすことができました。