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 1587

 
マキシム・ドミトリエフスキー

ずっと話していたんです。

私がパターンの探索について書くと、彼は説明もなく、マーチンゲールという形で何らかの型を投げてくる。

BPの予測では、パターン(読み:予測可能な原子的事象の繰り返し)がメインとなる。何かあれば、話を聞くし、共感するフリもする。

という 会話から始まり、なぜかバカにされた。ある種の言葉の下痢。

:)みんなそれぞれ頭の中で考えているんですね。私もグリッドのことはよくわかりませんでした。

ただ、自分にとって重要そうなアイデアに気づき、それに集中する。話題はMOについてなので、一次戦略、つまり基本パターンは他の二次とは別に教えるべきだと言っています。

プライマリーに求められるのは「SUSTAINABILITY(持続可能性)」。

システム全体の収益性は、二次的なものに大きく依存することが多いのですが、持続可能な一次的なものがなければ、当然ながらすべては単なる調整に過ぎません。多くの人は、最初にこのことに頭を悩ませてしまうのです。

皆さんの知見を勉強しています、まだ全部は消化できていませんが、努力はしています(笑)

ところで......答えられるかな?

トレーディングの分野では、統計的な研究や手口はすべてリターンで動いているような気がします。 なんで

なぜかというと、グラフやローソク足分析など高度なものに統計的手法を適用しようとしたことがあるのだろうか。

 
アレクセイ・マヴリン

トレーディングの分野では、統計的な研究やIOはすべてリトーナメントで動いているように思うのですが、なぜでしょうか?

チャート、ローソク足分析など、より高度なものに統計的手法を応用する試みは行われているのでしょうか?

まさにこれは、コルモゴロフから始まって、すべてのMOが定常級数を扱うからです。

 
アレクセイ・マヴリン

どの図書館のことを言ってるんですか、国民の皆さん?自分で書いているんだから、出来上がったものを見せてくれるかもしれない。

ところで、貿易の分野では、統計的な調査やIOはすべて帰国子女を対象にしているようですね。

グラフィカルでローソク足分析などハイレベルなものに統計的手法を適用しようとしたのだろうか?

https://www.mql5.com/ru/code/1146dataanalysis.mqh section

全端末に同梱。
そこではニューラルネットワーク/パーセプトロンが遅れてしまうので、外部で接続したほうがいいんです。
しかし、足場と回帰は使える。

ALGLIB - библиотека численного анализа
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  • www.mql5.com
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アレクセイ・マヴリン

ところで、トレーディングの分野では、統計的な研究や手口はすべてリターンで動いているように思うのですが、なぜでしょうか。

リターンは最初に分析されるもので、これは一次データです。
また、インジケーターの分析も可能です。しかし、MACをベースとしたインディケータであれば、損失や遅延が発生する可能性があります。

アレクセイ・マヴリン

なぜだろう。 グラフィカル分析やローソク足分析など、より高度なものに統計手法を適用しようとしたのだろうか。

誰かが試したのだと思います。していません。
しかし、50-100-500の連続リターンは、どんなグラフィカルなパターンやローソク足のパターンも表現するのではないでしょうか?

 

条件付き静止」なのに、そんな残留合成物を「現金化」できるなんて、由緒正しいドンたちはどう考えているのだろう。

以下はその一例です。






これは、合成残渣のグラフの一部です。

繰り返しになりますが、グラフは合成が「条件付き定常」であるときに作られます。

グラフは「定常性が始まる」ときに始まり、「定常性が終わる」ときに終わります。

この期間は、1本から2000本以上です。

 
ボリス

条件付き静止」なのに、そんな残留合成物を「現金化」できるなんて、由緒正しいドンたちはどう考えているのだろう。

以下はその一例です。





これは、合成の残差のグラフの一部です。

繰り返しになりますが、グラフは合成が「条件付き定常」であるときに作られます。

グラフは「定常性が始まる」ときに始まり、「定常性が終わる」ときに終わります。

そして、この期間は1本から2000本以上まで可能です。

何が言いたいのかよくわからないが、表示されたグラフのほとんどは、トレンドが顕著で静止しているように見えない。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

コルモゴロフに始まり、すべてのMOは定常系列を扱うので、定常系列の予測に関するパンフレットがAlexanderによって作成されました。

私たちの場合、何らかの方法で定常性に還元される非定常性のみを有意義に扱うことができます。区分的定常性、自己回帰モデル、hmmなど。

主な理由は、プロセスの実現が常に1つしかわからないからです。例えば、音声認識を例にとると、どんな言葉でも何度でも言うことができます。具体的な時間間隔での具体的な商品の見積もりは、1つのバリアントになっています。ところで、ランダム過程とその実現との区別が曖昧なのは、このためと思われる。

 
アレクセイ・マヴリン

力強い記事です、ありがとうございます、フィクションでなければ、統計に関する古くからの言い伝えを確認することができます)

統計はあくまでツールです。指を打ったハンマーを叱る意味があるのか?

 
マキシム・ドミトリエフスキー

コルモゴロフに始まり、すべてのMOは定常系列を扱うので、定常系列の予測に関するパンフレットは、アレキサンダーによって投げられた

しかし、いつ自分のシリーズが据え置きでなくなるか分からないので

そして、それはすぐにでも起こりうることです。

国防省はどうなるんだ?

 
アレクセイ・ニコラエフ

意味がよくわからないのですが、与えられたグラフのほとんどは、トレンドが顕著で静止しているようには見えません。

にもかかわらず、スクリプトでは「静止している」と表示されている。

シリーズが「定常」であることを随所に逆カンマで書いてあるのは、そのためである

理由: