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 1589 1...158215831584158515861587158815891590159115921593159415951596...3399 新しいコメント Дмитрий 2020.01.11 13:56 #15881 アンドレイ いや、依存症だ、常に依存症だ) MOで検出を試みることができる これは正しい質問だ、何もする必要は ない、統計的に有意なサンプルが現れるまで待て、このような状況での行動は、インサイダーがなければ幸運のためにあるのだ。 定常性とは、MO、分散、分布関数が時間から独立であることです。 また、「市場の変化」は、どのような手法でMOが判断するのでしょうか。 サンプルがある→モデルを作る→TSを作る→各トレードで小さな利益→「市場の変化」→大きな損失、すべての利益を上書きする。次はどうする？ P.S. Constant dependence - それは言語学からの何かですか？ Maxim Dmitrievsky 2020.01.11 14:04 #15882 ミハイル・マルキュカイツ 同僚たち、みなさん、こんにちは。 くだらない質問で申し訳ないのですが、MT5のテスターでOnBookEventイベントは動作しますか？ テストしているのですが、なぜかループに入らず、無視されているような感じがします。しかし、理論的には市場の見直しで相場が変わる。ふむふむ...。 ノー Maxim Dmitrievsky 2020.01.11 14:14 #15883 アレクセイ・ニコラエフ 私たちの場合、非定常性を意味あるものとして扱うことしかできないが、それはある意味で定常性に還元される。 区分的定常性、自己回帰モデル、うーん、などなど。 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。 ちなみに、ここで多くの人がランダム過程とその実現との区別を曖昧にしているのは、おそらくこのせいであろう。 分布の混合を知ることで、生成モデルによっていくつかの実体を作ることができる 参考になるかどうかわかりませんが、TCを追加で確認することもあります。 Aleksey Nikolayev 2020.01.11 14:15 #15884 アンドリュー 統計的な（非）定常性を馬鹿にして、分布の時間的な相対的な持続性以外のことをほのめかす人がいるのは面白いことです。 厳密さが必要であれば、例えば リターンの対数という広い意味での定常性の欠如について述べていると考えることができる。 Андрей 2020.01.11 14:49 #15885 ディミトリ 定常性とは、MO、分散、分布関数が時間から独立であることです。 いや、教科書を開いて記憶を呼び覚ましてください。定常性とは、時間とともに分布が安定すること、つまり、IR、分散、その他のモーメントが一定で、変化しないことです。 ディミトリ また、「市場の変化」は、どのような手法でMOが判断するのでしょうか。 違うもの、ニューラルネット、木材など。 ドミトリー です。 サンプルが出現→モデルを構築→TSを構築→各取引で小さな利益を得る→「市場の変化」→大きな損失がすべての利益を上書きする。次はどうする？ そして、相場が変わると判断したら、取引を無効にして損をしないようにします。 ドミトリー です。 P.S. Constant dependency - それは言語学から出たものですか？ いいえ、他の y = const と同じ依存性です。 Boris 2020.01.11 14:52 #15886 アンドレイ そして、相場が変化していると判断したら、取引を切って、損失を出さないようにします。 しかし、すでにトレード中ではなく、ドローダウン中で、相場が同じであれば、利益に置き換わっていたかもしれませんが、そうでなくなった以上、ドローダウンから抜け出せる可能性はゼロではないかもしれません。 Дмитрий 2020.01.11 15:06 #15887 アンドレイ いや、教科書を開いて記憶を呼び覚ましてください。定常性とは、STABILITY OF DISTRIBUTION IN TIME、つまりMO、分散、その他の瞬間が一定であるとき、変化しないことです。 異なる、ニューラルネット、森など。 そして、相場が変わると判断したら、取引を切って、損失を出さないようにします。 いいえ、他の y = const と同じ依存性です。 コンスタントとは定数、つまり一定の値である。そして、依存関係とは、可変値のことです。恒常的な依存は失語症 市場の変化とは、確率特性、最も多いのは分散が変化することである。定常相場での取引は、チャネル境界で取引を開始し、あるレベルまたは反対側の境界に到達した時点で取引を終了する場合です。相場の変化とは、トレーダーがチャンネルの境目で取引を開始し、それがマイナスになり、チャンネルが異常な大きさに拡大することです。 利益より損失が大きい Petros Shatakhtsyan 2020.01.11 15:10 #15888 *** 1500ページを超えるページで、桶を 洗濯機に変えようとする数学的学習について論じています。 Андрей 2020.01.11 15:11 #15889 アレクセイ・ニコラエフ 厳密さが必要であれば、帰国者の対数などについては、広義の定常性の欠如とみなしてもよいだろう。 この記事は5年ほど前に読みましたが、面白いのですが、あまり追加情報がありません。著者は、より「便利な」ボラティリティの指標を作るためにOHLCで何かを作っていますが、原理的には新しいことではなく、前世紀に遡るクラシックDacorogna "An introduction to high-frequency finance" では、RMS値ではなくリターンの平均絶対値でボラティリティを測るよう勧められています。また，ボラティリティの予測可能性はよく知られており，季節性と慣性の2つの要因に依存し，その影響力は95％を占める。しかし、(log)リターンをボラティリティに応じて整列させても、何も得られません。 例えば、ガウシアンノイズを取った場合、定常性に関係なく、前のサンプルを使って次のものを予測することは当然できませんが、例えばその系列を整理して、分布は変わらないが完全に予測できるようにすれば、広い範囲でダイナミックボラティリティを弄って非定常でも容易に予測できるようにすることができます。 Андрей 2020.01.11 15:12 #15890 ディミトリ コンスタントとは定数、つまり一定の値である。依存度は可変量です。恒常的な依存は失語症 数学者に言うなよ)) 1...158215831584158515861587158815891590159115921593159415951596...3399 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
いや、依存症だ、常に依存症だ)
MOで検出を試みることができる
これは正しい質問だ、何もする必要は ない、統計的に有意なサンプルが現れるまで待て、このような状況での行動は、インサイダーがなければ幸運のためにあるのだ。
定常性とは、MO、分散、分布関数が時間から独立であることです。
また、「市場の変化」は、どのような手法でMOが判断するのでしょうか。
サンプルがある→モデルを作る→TSを作る→各トレードで小さな利益→「市場の変化」→大きな損失、すべての利益を上書きする。次はどうする？
P.S. Constant dependence - それは言語学からの何かですか？
同僚たち、みなさん、こんにちは。
くだらない質問で申し訳ないのですが、MT5のテスターでOnBookEventイベントは動作しますか？ テストしているのですが、なぜかループに入らず、無視されているような感じがします。しかし、理論的には市場の見直しで相場が変わる。ふむふむ...。
ノー
私たちの場合、非定常性を意味あるものとして扱うことしかできないが、それはある意味で定常性に還元される。 区分的定常性、自己回帰モデル、うーん、などなど。
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。 ちなみに、ここで多くの人がランダム過程とその実現との区別を曖昧にしているのは、おそらくこのせいであろう。
分布の混合を知ることで、生成モデルによっていくつかの実体を作ることができる
参考になるかどうかわかりませんが、TCを追加で確認することもあります。
統計的な（非）定常性を馬鹿にして、分布の時間的な相対的な持続性以外のことをほのめかす人がいるのは面白いことです。
厳密さが必要であれば、例えば リターンの対数という広い意味での定常性の欠如について述べていると考えることができる。
定常性とは、MO、分散、分布関数が時間から独立であることです。
いや、教科書を開いて記憶を呼び覚ましてください。定常性とは、時間とともに分布が安定すること、つまり、IR、分散、その他のモーメントが一定で、変化しないことです。
また、「市場の変化」は、どのような手法でMOが判断するのでしょうか。
違うもの、ニューラルネット、木材など。
サンプルが出現→モデルを構築→TSを構築→各取引で小さな利益を得る→「市場の変化」→大きな損失がすべての利益を上書きする。次はどうする？
そして、相場が変わると判断したら、取引を無効にして損をしないようにします。
P.S. Constant dependency - それは言語学から出たものですか？
いいえ、他の y = const と同じ依存性です。
そして、相場が変化していると判断したら、取引を切って、損失を出さないようにします。
しかし、すでにトレード中ではなく、ドローダウン中で、相場が同じであれば、利益に置き換わっていたかもしれませんが、そうでなくなった以上、ドローダウンから抜け出せる可能性はゼロではないかもしれません。
いや、教科書を開いて記憶を呼び覚ましてください。定常性とは、STABILITY OF DISTRIBUTION IN TIME、つまりMO、分散、その他の瞬間が一定であるとき、変化しないことです。
異なる、ニューラルネット、森など。
そして、相場が変わると判断したら、取引を切って、損失を出さないようにします。
いいえ、他の y = const と同じ依存性です。
コンスタントとは定数、つまり一定の値である。そして、依存関係とは、可変値のことです。恒常的な依存は失語症
市場の変化とは、確率特性、最も多いのは分散が変化することである。定常相場での取引は、チャネル境界で取引を開始し、あるレベルまたは反対側の境界に到達した時点で取引を終了する場合です。相場の変化とは、トレーダーがチャンネルの境目で取引を開始し、それがマイナスになり、チャンネルが異常な大きさに拡大することです。
利益より損失が大きい
***
1500ページを超えるページで、桶を 洗濯機に変えようとする数学的学習について論じています。
厳密さが必要であれば、帰国者の対数などについては、広義の定常性の欠如とみなしてもよいだろう。
この記事は5年ほど前に読みましたが、面白いのですが、あまり追加情報がありません。著者は、より「便利な」ボラティリティの指標を作るためにOHLCで何かを作っていますが、原理的には新しいことではなく、前世紀に遡るクラシックDacorogna "An introduction to high-frequency finance" では、RMS値ではなくリターンの平均絶対値でボラティリティを測るよう勧められています。また，ボラティリティの予測可能性はよく知られており，季節性と慣性の2つの要因に依存し，その影響力は95％を占める。しかし、(log)リターンをボラティリティに応じて整列させても、何も得られません。
例えば、ガウシアンノイズを取った場合、定常性に関係なく、前のサンプルを使って次のものを予測することは当然できませんが、例えばその系列を整理して、分布は変わらないが完全に予測できるようにすれば、広い範囲でダイナミックボラティリティを弄って非定常でも容易に予測できるようにすることができます。
コンスタントとは定数、つまり一定の値である。依存度は可変量です。恒常的な依存は失語症
数学者に言うなよ))