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 1594 1...158715881589159015911592159315941595159615971598159916001601...3399 新しいコメント Boris 2020.01.13 13:23 #15931 みんな頭が良すぎて気持ち悪い。 しかし、もしかしたら、誰かが彼のエゴの高みから見下して、貧しいデカーニンにありふれた真実を説明してくれるかもしれない？ 100本以上のある系列が条件付きで定常であることが分かったとします。つまり、100本の棒グラフのある窓があるとします。 次のバーでウィンドウを移動させると、100本の間、再び静止していることがわかります。そして，例えば「定常性の検出」の後，17本目のバーで，系列が定常でなくなった，つまり「突然」定常性を失ったことが分かる。 しかし、仮に100本ではなく118本（100+17+1）の窓の長さで系列をとったとしても、この系列は静止していると考えられます 私たちバンへの質問：なぜ、この17本のバーの中で、MO+SCOからMOへ、あるいはさらにMO+-2*SCOからMOへ取引できないのでしょうか？ 誰が」定常性を評価するかというと、100本のバーの列（移動窓上）か、117本のバーの列（「定常性検出」から「定常性の終わり」までの17本＋100本の逆方向）か？ Дмитрий 2020.01.13 13:32 #15932 ボリス みんな頭が良すぎて気持ち悪い。 しかし、もしかしたら、誰かが彼のエゴの高みから見下して、貧しいデカーニンにありふれた真実を説明してくれるかもしれない？ 100本以上のある系列が条件付きで定常であることが分かったとします。つまり、100本の棒グラフのある窓があるとします。 次のバーでウィンドウを移動させると、100バーで再び静止しており、さらにその次のバーでも静止していることがわかります。そして，例えば「定常性の検出」の後，17本目のバーで，系列が定常でなくなった，つまり「突然」定常性を失ったことがわかる。 しかし、仮に窓の長さを100本ではなく、118本（100+17+1）としても、この系列は静止していると考えられる 17本のバーの中で、MO+SCOからMOへ、あるいはさらにMO+-2*SCOからMOへ取引できないのはなぜか？ 問題は、「誰が」定常性を評価するかである。100本の棒グラフの系列（移動窓上）か、117本の棒グラフの系列（「定常性の検出」から「定常性の終わり」までの17本＋100本戻し）か？ 1.できます。しかし、多くの場合、静止系列での取引は、カナダの上限または下限で 取引を開始し、MOまたは反対側の境界線に戻ることです。定常性に反する場合、分散が拡大するため、境界上の位置はマイナスになります。蓄積された利益を上回る損失が発生します。 2.選択ボリュームの十分性の問題をググってみてください。私の記憶では、分布関数に依存しています。 Boris 2020.01.13 13:51 #15933 ドミトリー 1.できます。しかし、多くの場合、静止系列での取引は、カナダの上限または下限で 取引を開始し、MOまたは反対側の境界線に戻ることです。定常性が崩れると、分散が広がるため、境界線上の位置がマイナスになります。蓄積された利益を上回る損失が発生します。 2.選択ボリュームの十分性の問題をググってみてください。私の記憶では、分布関数に依存します 1.私は知っているが、最近ここで誰かが、静止系列は予測不可能であると主張した については、厳密には違うのですが、「対策方法」が見つかれば、収益性は飛躍的に向上します。 2.ここでは「まったく」という言葉からGoogleは助けてくれません。質問はとてもシンプルです。定常性を推定するためにどの系列を使うか-定長系列か長大化系列か？ そして、それぞれが異なる、本質的な "定常性 "を持っている可能性があります。 Андрей 2020.01.13 13:53 #15934 ドミトリー ビッグデータ」の源泉はどこにあるのか？ データベースはあるのか？ 自分で作る、他に方法は？vds/vpsにライターつけて1年後くらいに人生楽しもうぜ。 もちろん、できますし、買えますが、高価になりますし、間違いなく頭に浮かんでくるものばかりではありません。そして、ポイントはまだ「踏襲されていない」データにあり、誰もが持っていて、誰もが同じ目的で使うものではないのです。 Дмитрий 2020.01.13 14:04 #15935 ボリス 1.私は知っているが、最近ここで誰かが、静止系列は予測不可能であると主張した については、厳密には違うが、「対策方法」を見出せば、収益性は飛躍的に向上する。 2.ここでは「まったく」という言葉からGoogleは助けてくれません。質問はとてもシンプルです。定常性を評価するために、長さが一定の系列と長くなる系列、どちらを使うか？ そして、それぞれに固有の「定常性」を持っている可能性があります。 1.まあ、そう主張したやつに書けばいいんじゃね？ 1а.苦労する方法」は見つかりましたか？もしそうなら、Alexander A_Kに教えてあげてください。 2.もう一度、十分性あるいは最適なサンプルサイズについて。グーグル Boris 2020.01.13 14:38 #15936 ディミトリ 1.まあ、請求した人に手紙を出すべきですね。 1а.戦い方」は見つかりましたか？もしそうなら、Alexander A_Kに教えてあげてください。 2.もう一度、十分性あるいは最適なサンプルサイズについて。グーグル 1a. 誰ですか？ Boris 2020.01.13 14:42 #15937 以下はグラフです。 1000分の1 "と認識したプロセス )) 中央に段差のある線はMOで、プロセスがシフトウィンドウ上で静止しなくなったときの段差だが、その兆候はもっと前から見られる 青色5列目はMOが変化しています（列の長さの数え方による） 上下2列はMOからプラスマイナス1-2RMS プロセスはとにかく戻り、もう「非定常」であることを気にしない。 別のグラフはこちら もちろん、このようなことも可能です。 私たちはずっと「静止」しているのです。 の後、「非定常」というステップを踏んで、出来上がりです。 またの再来を待つことができる Aleksey Nikolayev 2020.01.13 15:09 #15938 ボリス 以下はグラフです。 あなたが「1000分の1」と認識したプロセス )) 中央に段差のある線はMOで、プロセスがシフトウィンドウ上で静止していないときの段差ですが、もっと前からその兆候は見えています 青色5列目はMOが変化しています（列の長さの数え方による） 上下2列はMOからプラスマイナス1-2RMS プロセスはとにかく戻り、もう「非定常」であることを気にしない。 別のグラフはこちら もちろん、このようなことも可能です。 私たちはずっと「静止」しているのです。 で、"non-stationary "と一段落して、出来上がり。 また復活するのを待とう。 非定常過程（SBなど）に対するリターンもある 定常性とは（定義上）。 1）期待値の恒常性 2) 分散不変性 3) 時間差のみによるACF依存性 具体的にはどのようにチェックされているのでしょうか？ Boris 2020.01.13 15:12 #15939 アレクセイ・ニコラエフ 非定常過程（SBなど）でもリターンは発生する 定常性とは（定義上）。 1）期待値の恒常性 2) 分散不変性 3) 時間差のみによるACF依存性 具体的にはどのようにチェックするのですか？ adf_test in R Maxim Dmitrievsky 2020.01.13 15:14 #15940 ボリス： グラフはこちら中央に段差のある線がMOで、これはプロセスがシフトウィンドウ上で静止していないときの段差ですが、それ以前にもその兆候は確認されています青色5列目がムービングMO（列の長さの数え方による。）上下2列はMOからプラスマイナス1-2RMSするとどうでしょう、プロセスはとにかく戻り、すでに「非定常」であることを気にも留めません。別ウィンドウで開きますもちろん、このようなこともあります。ずっと "静止状態"で、"unsteady"、一歩踏み出せば、ほら。また、復帰を待つことができます。モードが変わってもトレードする必要はなく、モードが変われば戦略を変える必要があります。スキャルピングであれば、1回のトレードが数百回になります。課題は、時間内に戦略を切り替えること、つまりモード変更をできるだけ早く検知すること、あるいは予測することです。 この問題を解決すれば、聖杯は 間違いなくあなたのポケットの中です。 1...158715881589159015911592159315941595159615971598159916001601...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
みんな頭が良すぎて気持ち悪い。
しかし、もしかしたら、誰かが彼のエゴの高みから見下して、貧しいデカーニンにありふれた真実を説明してくれるかもしれない？
100本以上のある系列が条件付きで定常であることが分かったとします。つまり、100本の棒グラフのある窓があるとします。
次のバーでウィンドウを移動させると、100本の間、再び静止していることがわかります。そして，例えば「定常性の検出」の後，17本目のバーで，系列が定常でなくなった，つまり「突然」定常性を失ったことが分かる。
しかし、仮に100本ではなく118本（100+17+1）の窓の長さで系列をとったとしても、この系列は静止していると考えられます
私たちバンへの質問：なぜ、この17本のバーの中で、MO+SCOからMOへ、あるいはさらにMO+-2*SCOからMOへ取引できないのでしょうか？
誰が」定常性を評価するかというと、100本のバーの列（移動窓上）か、117本のバーの列（「定常性検出」から「定常性の終わり」までの17本＋100本の逆方向）か？
みんな頭が良すぎて気持ち悪い。
しかし、もしかしたら、誰かが彼のエゴの高みから見下して、貧しいデカーニンにありふれた真実を説明してくれるかもしれない？
100本以上のある系列が条件付きで定常であることが分かったとします。つまり、100本の棒グラフのある窓があるとします。
次のバーでウィンドウを移動させると、100バーで再び静止しており、さらにその次のバーでも静止していることがわかります。そして，例えば「定常性の検出」の後，17本目のバーで，系列が定常でなくなった，つまり「突然」定常性を失ったことがわかる。
しかし、仮に窓の長さを100本ではなく、118本（100+17+1）としても、この系列は静止していると考えられる
17本のバーの中で、MO+SCOからMOへ、あるいはさらにMO+-2*SCOからMOへ取引できないのはなぜか？
問題は、「誰が」定常性を評価するかである。100本の棒グラフの系列（移動窓上）か、117本の棒グラフの系列（「定常性の検出」から「定常性の終わり」までの17本＋100本戻し）か？
1.できます。しかし、多くの場合、静止系列での取引は、カナダの上限または下限で 取引を開始し、MOまたは反対側の境界線に戻ることです。定常性に反する場合、分散が拡大するため、境界上の位置はマイナスになります。蓄積された利益を上回る損失が発生します。
2.選択ボリュームの十分性の問題をググってみてください。私の記憶では、分布関数に依存しています。
1.できます。しかし、多くの場合、静止系列での取引は、カナダの上限または下限で 取引を開始し、MOまたは反対側の境界線に戻ることです。定常性が崩れると、分散が広がるため、境界線上の位置がマイナスになります。蓄積された利益を上回る損失が発生します。
2.選択ボリュームの十分性の問題をググってみてください。私の記憶では、分布関数に依存します
1.私は知っているが、最近ここで誰かが、静止系列は予測不可能であると主張した
については、厳密には違うのですが、「対策方法」が見つかれば、収益性は飛躍的に向上します。
2.ここでは「まったく」という言葉からGoogleは助けてくれません。質問はとてもシンプルです。定常性を推定するためにどの系列を使うか-定長系列か長大化系列か？
そして、それぞれが異なる、本質的な "定常性 "を持っている可能性があります。
ビッグデータ」の源泉はどこにあるのか？
データベースはあるのか？
自分で作る、他に方法は？vds/vpsにライターつけて1年後くらいに人生楽しもうぜ。
もちろん、できますし、買えますが、高価になりますし、間違いなく頭に浮かんでくるものばかりではありません。そして、ポイントはまだ「踏襲されていない」データにあり、誰もが持っていて、誰もが同じ目的で使うものではないのです。
1.私は知っているが、最近ここで誰かが、静止系列は予測不可能であると主張した
については、厳密には違うが、「対策方法」を見出せば、収益性は飛躍的に向上する。
2.ここでは「まったく」という言葉からGoogleは助けてくれません。質問はとてもシンプルです。定常性を評価するために、長さが一定の系列と長くなる系列、どちらを使うか？
そして、それぞれに固有の「定常性」を持っている可能性があります。
1.まあ、そう主張したやつに書けばいいんじゃね？
1а.苦労する方法」は見つかりましたか？もしそうなら、Alexander A_Kに教えてあげてください。
2.もう一度、十分性あるいは最適なサンプルサイズについて。グーグル
1.まあ、請求した人に手紙を出すべきですね。
1а.戦い方」は見つかりましたか？もしそうなら、Alexander A_Kに教えてあげてください。
2.もう一度、十分性あるいは最適なサンプルサイズについて。グーグル
以下はグラフです。
1000分の1 "と認識したプロセス )) 中央に段差のある線はMOで、プロセスがシフトウィンドウ上で静止しなくなったときの段差だが、その兆候はもっと前から見られる
青色5列目はMOが変化しています（列の長さの数え方による）
上下2列はMOからプラスマイナス1-2RMS
プロセスはとにかく戻り、もう「非定常」であることを気にしない。
別のグラフはこちら
もちろん、このようなことも可能です。
私たちはずっと「静止」しているのです。
の後、「非定常」というステップを踏んで、出来上がりです。
またの再来を待つことができる
以下はグラフです。
あなたが「1000分の1」と認識したプロセス )) 中央に段差のある線はMOで、プロセスがシフトウィンドウ上で静止していないときの段差ですが、もっと前からその兆候は見えています
青色5列目はMOが変化しています（列の長さの数え方による）
上下2列はMOからプラスマイナス1-2RMS
プロセスはとにかく戻り、もう「非定常」であることを気にしない。
別のグラフはこちら
もちろん、このようなことも可能です。
私たちはずっと「静止」しているのです。
で、"non-stationary "と一段落して、出来上がり。
また復活するのを待とう。
非定常過程（SBなど）に対するリターンもある
定常性とは（定義上）。
1）期待値の恒常性
2) 分散不変性
3) 時間差のみによるACF依存性
具体的にはどのようにチェックされているのでしょうか？
非定常過程（SBなど）でもリターンは発生する
定常性とは（定義上）。
1）期待値の恒常性
2) 分散不変性
3) 時間差のみによるACF依存性
具体的にはどのようにチェックするのですか？
グラフはこちら
中央に段差のある線がMOで、これはプロセスがシフトウィンドウ上で静止していないときの段差ですが、それ以前にもその兆候は確認されています
青色5列目がムービングMO（列の長さの数え方による。）
上下2列はMOからプラスマイナス1-2RMS
するとどうでしょう、プロセスはとにかく戻り、すでに「非定常」であることを気にも留めません。
別ウィンドウで開きます
もちろん、このようなこともあります。
ずっと "静止状態"
で、"unsteady"、一歩踏み出せば、ほら。
また、復帰を待つことができます。
モードが変わってもトレードする必要はなく、モードが変われば戦略を変える必要があります。スキャルピングであれば、1回のトレードが数百回になります。課題は、時間内に戦略を切り替えること、つまりモード変更をできるだけ早く検知すること、あるいは予測することです。
この問題を解決すれば、聖杯は 間違いなくあなたのポケットの中です。