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 1550

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FXMAN77 です。

ランダムフォレストを学習させるための価格を提供しました。予報の赤線が出た。トレンドエリアでは、予想線が全く当たらないことに気づく。


よかれと思ったこと、なぜそうなったかを考える

 
マキシム・ドミトリエフスキー

そうです、なぜか考えてみてください。

なぜかというと、私の理解では、もうわかっているのです。他の人の感想も聞いてみたいのですが？

 
FXMAN77 です。

なぜかというと、私の理解では、もうわかっているのです。他の人の感想も聞いてみたいです。

森は外挿の仕方を知らないので

データには、増分値などのスケーリングが必要です。

または、機能としての価格だけなら、いくつかのフラットな市場を取る
 
マキシム・ドミトリエフスキー

森は外挿の仕方を知らないので

ARIMAのように、いくつかの値を先に予測するということでしょうか？

各予測は、1つ前のバーだけを持っています（森は時系列で動作しないことを意識しています）。また、次のようにしてみました。予測されたバーが追加され、1つ後ろのバーが古いものから差し引かれ、それが周期的に進み

いくつかのバーをループして、前のバーを予測されたものに置き換えるという方法を試しました。

第1予測小節と第2予測小節が繰り返される。

ギフではそうやって鍛えられているのです。

    def on_press(self, event):
        if event.xdata!=None and event.xdata>=1:
           index = int(event.xdata)
           index_ = ind[index:index + 30]
           if self.ln != 0:
               self.ln.remove()
           X = z[index - 31:index]
           X1 = z[index-1:index + 29]
           X=X.reshape(-1, 1)
           X1 = X1.reshape(-1, 1)
           y = z[index - 30:index + 1]
           regr = RandomForestRegressor(max_depth=5, random_state=0, n_estimators=10)
           regr.fit(X, y)
           y_1 = regr.predict(X1)

           self.ln, = self.ax.plot(index_, y_1, color='red')
 
forexman77:

ARIMAのように、複数の値を先に予測するということでしょうか？

回帰 モデルでは，符号は係数に支配されているので，学習データが範囲外であってもすべてうまくいきます

フォレストでは、学習データの範囲内で、上にも下にも限界値を持つ葉が分割される。新しいデータがその範囲から外れると、フォレストは知っている極端な葉の値を表示する。

ということは、森が知っている極値を示しているので、直線になるわけです。
 
マキシム・ドミトリエフスキー

ジップラインの ようなテスターを用意すればいいのでは？メリットは何ですか？

MT5では何も実行する必要がなく、DLLはあまり意味がない

MLflowはすでにPythonで動いています。その中にジップラインの 結果を格納 することができます。

MT5のテスターでは、より多くの可能性を持っているので、とにかく取引戦略を確認することになります。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

回帰モデルでは、属性に係数をかけるだけなので、学習データが範囲外でもすべてうまくいく

の場合、学習データの範囲内で、上下の限界値を持つ葉を分割する。新しいデータがこの範囲から外れると、フォレストは知っている極端な葉の値を表示する。

直線になるのは、森が知っている極値を示しているからです。

そうですね、原則的には、インクリメントを予測し、それを最初のバーに追加するオプションとして、目的の深さまで行くことができます。

なぜ聞いたかというと、森はデータを正規化する必要がないのですが、そういうことなんです。

 
forexman77:

まあ、原理的にはそうですね。オプションとして、インクリメントを予測して、最初のバーに追加して、目的の深さまで行くことができます。

なぜかというと、森はデータを正規化する必要がないからですが、結果的にそうなっているんです。

非定常な時系列の 場合、少なくとも、ある合理的な範囲に収めることが必要であり、それを超えると、しばらくの間、時系列は変化しなくなります。

が、差別化が強くなればなるほど、情報の損失は大きくなる。

これは諸刃の剣で，初期系列はあまり適切ではなく，単一ラグによる増分は多くの情報が失われるため，あまり良いとは言えません。

の情報が失われるのは、まさに平均値の時間的なズレであり、それ以外の何ものでもない。スーパーマタニティの記事では、わかりやすく説明することを心がけています。

 
ロフィルド

MLflowはすでにPythonで動いています。その中にジップラインの 結果を格納 することができます。

MT5テスターの方が機能が充実しているため、取引戦略のテストは引き続きMT5テスターで行う予定です。

後で役に立つかもしれない、ありがとう

 
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