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 1593 1...158615871588158915901591159215931594159515961597159815991600...3399 新しいコメント Андрей 2020.01.13 11:43 #15921 ディミトリこのチャートにどんなフラット戦略も適用できないのですか？ まあ、(log)returnsなら無理ですね、明らかに値段の問題ではないので))) ドミトリー： なぜ、ホワイトノイズが予測不可能だと思うのですか？ 定義上、そのように設計されているのです。もちろん理論的には擬似ランダムなのだが、依存関係が複雑で非平滑なため、その存在を無視することができる。 ディミトリ系列が定常であれば、増分を使用する必要はない。 これは明らかなことだが、現実にはそうではないのに、なぜそれを持ち出すのか。実際、統計的定常性の要件は非常に厳しく、最小の区分的定常自己相関だけで グレイルを構成することができる。 こだわりは、金融シリーズはINTELLECTIVE DEVELOPMENTSがDONEしていること、ゲームであること、狩猟であることです。仮に市場がファンダメンタルズの影響を全く受けないとしても、参加者がPLAYし、他者の行動を平均的に予測しようとすることで、システムに生じる時間的パターンを補い、常に変化している。このようなシステムを説明するための古い統計学は無意味であり、純粋な統計学でサッカーの軌道を予測しようとするようなものです。 Дмитрий 2020.01.13 11:46 #15922 アンドリュー： キャッチは、金融行はインテリジェントな参加者によってDONEされ、それはゲーム、狩猟です。仮に市場がファンダメンタルズの影響を全く受けないとしても、参加者がPLAYし、他者の行動を平均的に予測しようとすることで、システムに生じる時間的パターンを補い、常に変化している。昔の統計学で言えば、このようなシステムを説明しても意味がなく、純粋な統計学でサッカーの軌道を予測しようとするようなものです。 価格系列は「最小の区分的定数自己相関」を持っている。 すべての社会統計は、関心を持った知的生命体によって生成された系列の分析に基づいている。" Дмитрий 2020.01.13 11:51 #15923 アンドリュー まあ(log)リターンなら無理ですね、明らかに値段の問題ではないので))) 定義上、そのように設計されているのです。もちろん理論的には擬似ランダムなのだが、依存関係が複雑で非平滑なため、その存在を無視することができる。 これは理解できるのですが、現実にはそうでないのに、なぜそれを持ち出すのでしょうか。実際、統計的定常性の要件は非常に厳しく、ごくわずかな区分的定常自己相関があれば、グレイルを構成するのに十分である。 こだわりは、金融シリーズはINTELLECTIVE DEVELOPMENTSがDONEしていること、ゲームであること、狩猟であることです。仮に市場がファンダメンタルズの影響を全く受けないとしても、参加者がPLAYし、他者の行動を平均的に予測しようとすることで、システムに生じる時間的パターンを補い、常に変化し続けることになる。昔の統計学で言えば、このようなシステムを説明しても意味がなく、純粋な統計学でサッカーの軌道を予測しようとするようなものです。 OK、統計用語を使うのは意味がない。市場の相場を 説明するには、どんな用語を使うべきだろうか？ Андрей 2020.01.13 11:55 #15924 ドミトリー： 価格系列は「最小の区分的定数自己相関」を持っている。すべての社会統計は、関心を持った知的生命体によって生成された系列の分析に基づいている」。 えーもしや...))正確には、簡単にトレードできるようになればいいのですが......。） しかし、それらはとても刹那的で、時には欺瞞的です。その理由は、やはり一つのネタを求めて競争する人たちによって作られ、残念ながらほとんどの人は負けてしまい、利益は一部の人たちに取られてしまいます。スポーツと同じで、多くの人はエクササイズをしたりジムに行ったりしますが、5億円稼ぐ人はごくわずかです。 Андрей 2020.01.13 11:56 #15925 ディミトリ なるほど、統計学の観点からは意味がないのですね。市場の相場を 説明するには、どのような用語が意味を持つのでしょうか？ 私は「描写する」とは言っていません。「記述する」と言ったのです。 Дмитрий 2020.01.13 11:56 #15926 アンドレイ えーもしや...))正確には、簡単にトレードできるようになればいいのですが......。） もちろん、自己相関や他のパターンがありますが、彼らは非常に儚いと時々欺瞞、再び彼らは1つの豆知識を競う人々を作成するという理由から、残念ながらほとんどの人々が失うこと、そして利益は、スポーツのように、選択したいくつかの取る演習を行い、多くのジムに行くが、5億ドルは唯一のソートに獲得した1。 統計の代わりに何を使うか？ Андрей 2020.01.13 12:04 #15927 ディミトリ 統計の代わりに何を使うか？ 統計は私たちのすべてです。機械学習は統計学の延長線上にある。これまでとは異なる方法でデータを記述し、分析することが可能になりました。しかし、価格を動かす理由を理解し、経済データ、政治データ、社会データ、今でいうBIG DATAなど、価格に影響を与えることができるものから「理由」を抽出しようとする必要があります。確かに価格自体にもアルファはありますが、それはすべて市場コストに食われてしまうので、もっと多くのデータと市場理解に基づくカスタム属性が必要です。 Дмитрий 2020.01.13 12:06 #15928 アンドリュー 統計学は私たちのすべてです。機械学習は統計学の延長線上にある。データを別の方法で記述することは、かつてないほど優れた方法です。しかし、価格を動かす理由を理解し、経済データ、政治データ、社会データ、今でいうBIG DATAなど、価格に影響を与えるあらゆるものから「理由」を抽出しようとしなければなりません。価格そのものにもアルファがありますが、それはすべて市場コストに食われてしまうので、もっと多くのデータと、市場を理解した上でのカスタム属性が必要です。 ビッグデータ」の源泉はどこにあるのか？ ベースはあるのか？ Maxim Dmitrievsky 2020.01.13 12:30 #15929 トナカイさん、ここから出て行ってください。読むのさえ嫌になる。 Дмитрий 2020.01.13 12:31 #15930 マキシム・ドミトリエフスキー トナカイさん、ここから出て行ってください。 ナターシャ、また悪さしてる！？ 自分でスレッドを立ち上げてください。 1...158615871588158915901591159215931594159515961597159815991600...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 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
このチャートにどんなフラット戦略も適用できないのですか？
まあ、(log)returnsなら無理ですね、明らかに値段の問題ではないので)))
なぜ、ホワイトノイズが予測不可能だと思うのですか？
定義上、そのように設計されているのです。もちろん理論的には擬似ランダムなのだが、依存関係が複雑で非平滑なため、その存在を無視することができる。
系列が定常であれば、増分を使用する必要はない。
これは明らかなことだが、現実にはそうではないのに、なぜそれを持ち出すのか。実際、統計的定常性の要件は非常に厳しく、最小の区分的定常自己相関だけで グレイルを構成することができる。
こだわりは、金融シリーズはINTELLECTIVE DEVELOPMENTSがDONEしていること、ゲームであること、狩猟であることです。仮に市場がファンダメンタルズの影響を全く受けないとしても、参加者がPLAYし、他者の行動を平均的に予測しようとすることで、システムに生じる時間的パターンを補い、常に変化している。このようなシステムを説明するための古い統計学は無意味であり、純粋な統計学でサッカーの軌道を予測しようとするようなものです。
キャッチは、金融行はインテリジェントな参加者によってDONEされ、それはゲーム、狩猟です。仮に市場がファンダメンタルズの影響を全く受けないとしても、参加者がPLAYし、他者の行動を平均的に予測しようとすることで、システムに生じる時間的パターンを補い、常に変化している。昔の統計学で言えば、このようなシステムを説明しても意味がなく、純粋な統計学でサッカーの軌道を予測しようとするようなものです。
価格系列は「最小の区分的定数自己相関」を持っている。
すべての社会統計は、関心を持った知的生命体によって生成された系列の分析に基づいている。"
まあ(log)リターンなら無理ですね、明らかに値段の問題ではないので)))
定義上、そのように設計されているのです。もちろん理論的には擬似ランダムなのだが、依存関係が複雑で非平滑なため、その存在を無視することができる。
これは理解できるのですが、現実にはそうでないのに、なぜそれを持ち出すのでしょうか。実際、統計的定常性の要件は非常に厳しく、ごくわずかな区分的定常自己相関があれば、グレイルを構成するのに十分である。
こだわりは、金融シリーズはINTELLECTIVE DEVELOPMENTSがDONEしていること、ゲームであること、狩猟であることです。仮に市場がファンダメンタルズの影響を全く受けないとしても、参加者がPLAYし、他者の行動を平均的に予測しようとすることで、システムに生じる時間的パターンを補い、常に変化し続けることになる。昔の統計学で言えば、このようなシステムを説明しても意味がなく、純粋な統計学でサッカーの軌道を予測しようとするようなものです。
OK、統計用語を使うのは意味がない。市場の相場を 説明するには、どんな用語を使うべきだろうか？
価格系列は「最小の区分的定数自己相関」を持っている。
すべての社会統計は、関心を持った知的生命体によって生成された系列の分析に基づいている」。
えーもしや...))正確には、簡単にトレードできるようになればいいのですが......。）
しかし、それらはとても刹那的で、時には欺瞞的です。その理由は、やはり一つのネタを求めて競争する人たちによって作られ、残念ながらほとんどの人は負けてしまい、利益は一部の人たちに取られてしまいます。スポーツと同じで、多くの人はエクササイズをしたりジムに行ったりしますが、5億円稼ぐ人はごくわずかです。
なるほど、統計学の観点からは意味がないのですね。市場の相場を 説明するには、どのような用語が意味を持つのでしょうか？
私は「描写する」とは言っていません。「記述する」と言ったのです。
えーもしや...))正確には、簡単にトレードできるようになればいいのですが......。）
もちろん、自己相関や他のパターンがありますが、彼らは非常に儚いと時々欺瞞、再び彼らは1つの豆知識を競う人々を作成するという理由から、残念ながらほとんどの人々が失うこと、そして利益は、スポーツのように、選択したいくつかの取る演習を行い、多くのジムに行くが、5億ドルは唯一のソートに獲得した1。
統計の代わりに何を使うか？
統計の代わりに何を使うか？
統計は私たちのすべてです。機械学習は統計学の延長線上にある。これまでとは異なる方法でデータを記述し、分析することが可能になりました。しかし、価格を動かす理由を理解し、経済データ、政治データ、社会データ、今でいうBIG DATAなど、価格に影響を与えることができるものから「理由」を抽出しようとする必要があります。確かに価格自体にもアルファはありますが、それはすべて市場コストに食われてしまうので、もっと多くのデータと市場理解に基づくカスタム属性が必要です。
統計学は私たちのすべてです。機械学習は統計学の延長線上にある。データを別の方法で記述することは、かつてないほど優れた方法です。しかし、価格を動かす理由を理解し、経済データ、政治データ、社会データ、今でいうBIG DATAなど、価格に影響を与えるあらゆるものから「理由」を抽出しようとしなければなりません。価格そのものにもアルファがありますが、それはすべて市場コストに食われてしまうので、もっと多くのデータと、市場を理解した上でのカスタム属性が必要です。
ビッグデータ」の源泉はどこにあるのか？
ベースはあるのか？
トナカイさん、ここから出て行ってください。
ナターシャ、また悪さしてる！？
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