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 1712 1...170517061707170817091710171117121713171417151716171717181719...3399 新しいコメント Forester 2020.04.17 11:13 #17111 mytarmailS: そうか、だからキャットバストが苦手なんだと思ってたんだ。 はい、でも代替案をありがとうございました）。 mytarmailS 2020.04.17 11:29 #17112 エリブラリウス はい、でも代替案をありがとうございました）。 どういたしまして） プロフェットセクションは素晴らしいと思います。 mytarmailS 2020.04.18 05:00 #17113 科学者が複雑なプロセスを理解しようとするとき、それをより単純な構成要素に分解して分析しようとする、それがスペクトル分析が生まれた理由です。科学者ごっこをしてみよう）、あまり成功したとは言えないが。価格をよりシンプルな構成要素に分解する方法を考えました。私の分解には加法性がなく、それは悪いことですが、それでも価格を別の角度から見るのは面白いことです． そこで、終値と ボラティリティ（高値-安値）が必要になります。 価格の増分が前回より高ければ「1」、低ければ「-1」というように、価格を条件付きバイナリに変えてみましょう。 Rコード close.bin <- c(0,diff(close)) close.bin[close.bin>=0] <- 1 close.bin[close.bin<0] <- -1 バイナリープライスを取得します を累積して、価格と比較することができます。 close.bin.cum <- cumsum(close.bin) あまり見えませんが）それでは、シリーズにボラティリティを追加してみましょう。 volatil <- high-low vol_clos <- close.bin*volatil vol_clos.cum <- cumsum(vol_clos) すでに良くなっている... アイデア... IDEA 1 このように、ほとんどすべての「天気」は、「二値」の価格方向ではなく、「スケジュール内」のボラティリティによって決定されるのである。要は、ボラティリティは季節性が顕著で、比較的予測しやすいので、通常の価格よりも構造的に簡単なバイナリー価格を予測すればよく、あとは単純に予測を組み合わせて完全な予測を得ることができる...ということです。 IDEA 2 すべての適切なMOアルゴリズムは、たとえ正規化されていても、生の価格からひどく学習する。それは、シリーズでの再現性がないためで、おそらく、常に異なるボラティリティが原因だろう。 IDEA 3 分解することで、遅延を失うことなく、価格を滑らかにすることができます。価格を分解し、ボラティリティと価格を別々に補間（ストレッチ）して、足し算することができる close.bin <- c(0,diff(close)) close.bin[close.bin>=0] <- 1 close.bin[close.bin<0] <- -1 volatil <- high-low # растянем цену с 50 точек к 300 cl.big <- approx(close.bin,n = 300)$y vl.big <- approx(volatil ,n = 300)$y res <- cumsum(cl.big*vl.big) IDEA 4 価格やクラスタのボラティリティを分解する、つまり自由度を下げる（例えば、10クラスタ（州）を作る、つまり標準化し、標準化したボラティリティを足し戻す）ことが考えられる。 Renat Akhtyamov 2020.04.18 05:39 #17114 なんだ、お前ら金儲けのためのシステム探してるのか？ 紳士淑女の皆さんは、お金を稼ぐためのシステムを探しているだけなのです。 しかし、誰も、絶対に、やっていない。 mytarmailS 2020.04.18 05:46 #17115 レナト・アフティアモフ なんだ、お前ら金儲けのためのシステム探してるのか？ 皆さん、儲かるシステムを探しているだけ なんです。 でも、誰も、絶対に、できないんです。 他の人と同じようにお金を稼ぐことができるシステムを探しては いけないのかもしれません。 多分、「みんなと同じように」、テスターでこのクレイジーなストキャスティクスを最適化するのを止めるのでしょう。 賢い人がやっていることを見るのがいいのかもしれません。 Forester 2020.04.18 05:55 #17116 レナト・アフティアモフ なんだ、お前ら金儲けのためのシステム探してるのか？ 紳士淑女の皆さんは、お金を稼ぐためのシステムを探しているだけなのです。 が、誰も、絶対に、作ることができない 科学者だけが価値あるものを生み出せると思っているのか？ 教授サヴェリエフ氏は、ほとんどの科学者をグラントホルダーと呼んでいる)。助成金の有効期限は通常3年以内です。根本的なことは、2〜3年では発見できないのです。 しかし、何十年も前から研究している人たちがいます。 ほとんどの人は高等教育を受けており、それは奨学金の基礎を築く））科学者は、高等教育を受けている、科学アカデミーや研究所ではなく、どこかの科学者の "仕事を得た "が、スキルは持っているとよく何かを探索し、自分で何かを発明するために彼らの暇な時に可能性があります。 Forester 2020.04.18 05:58 #17117 mytarmailS: 科学者が複雑なプロセスを理解しようとするとき、それをより単純な構成要素に分解して分析しようとする、それがスペクトル分析が生まれた理由です。 発想が面白い。私の考えでは、最も予測不可能なのは値動きの方向性である。もし結果が良好であれば、ヒントを与えてください。もしかしたら、他の人がその方向を選び始めるかもしれません。 Renat Akhtyamov 2020.04.18 06:04 #17118 mytarmailS: だから、みんなと同じように、"誰も、絶対にできない " と思っている人たちを見ては いけないのかもしれません。 みんなと同じように」、テスターでこんなクソみたいなストキャスティクスを最適化するのはやめてくれませんかね？ 賢い人がやっていることを見るのがいいのかも？ 賢い人は漏らさない mytarmailS 2020.04.18 06:06 #17119 エリブラリウス 発想が面白い。私が思うに、最も予測不可能なのは値動きの方向性である。その結果が安心できるものであれば、ヒントを与えてください。もしかしたら、他の人もこの方向に進み始めるかもしれません。 要は、いろんな考え方があるんだ、私は一人なんだ、誰かが「はまって」くれて、なんとなく一緒になれるといいなと思って書き込んだだけです。 Реter Konow 2020.04.18 07:10 #17120 mytarmailS: 要は、いろいろな考えがあって、私は一人なので、誰かが「はまって」、なんとなく一緒になればいいなと思い、この記事を書きました。 ハマった」のですが、「科学性」ではなく、「意味不明」でした、すみません。もちろん、科学性というのが、研究対象を特殊な用語で説明するような思考プロセスのことを指すのであれば、そうです - それは「科学的」な見方です。しかし、価格とボラティリティという概念を除けば、それ自体が「真空の中の馬」のように考えられており、市場とは何の関係もないのである。価格も、ボラティリティも、その他のパラメータも、すべてそれ自体で持っているのです。価格設定のプロセスは、あなたにとってハエの飛翔のようにランダムで無意味なものだという印象を受けるでしょう。2次元空間にグラフを形成するのは、人ではなく、ハエだと想像してください。あなたにとって、それは何の違いもない。なぜなら、その課題は再び、ランダムなさまよいを統計的に予測することに還元されるからだ......」。意味のない（あなたや私たちの共通の過ちによる）ランダムなプロセスを統計的に予測することは、科学的にだけでなく、あらゆる適切な観点から見ても無駄なことです。アドバイス：グラフ上で起きていることに本来の意味を戻し、適切なMOの適用ポイントを見つけることです。 1...170517061707170817091710171117121713171417151716171717181719...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
そうか、だからキャットバストが苦手なんだと思ってたんだ。
はい、でも代替案をありがとうございました）。
どういたしまして）
プロフェットセクションは素晴らしいと思います。
科学者が複雑なプロセスを理解しようとするとき、それをより単純な構成要素に分解して分析しようとする、それがスペクトル分析が生まれた理由です。科学者ごっこをしてみよう）、あまり成功したとは言えないが。価格をよりシンプルな構成要素に分解する方法を考えました。私の分解には加法性がなく、それは悪いことですが、それでも価格を別の角度から見るのは面白いことです．
そこで、終値と ボラティリティ（高値-安値）が必要になります。
価格の増分が前回より高ければ「1」、低ければ「-1」というように、価格を条件付きバイナリに変えてみましょう。
Rコード
バイナリープライスを取得します
を累積して、価格と比較することができます。
あまり見えませんが）それでは、シリーズにボラティリティを追加してみましょう。
すでに良くなっている...
アイデア...
IDEA 1
このように、ほとんどすべての「天気」は、「二値」の価格方向ではなく、「スケジュール内」のボラティリティによって決定されるのである。要は、ボラティリティは季節性が顕著で、比較的予測しやすいので、通常の価格よりも構造的に簡単なバイナリー価格を予測すればよく、あとは単純に予測を組み合わせて完全な予測を得ることができる...ということです。
IDEA 2
すべての適切なMOアルゴリズムは、たとえ正規化されていても、生の価格からひどく学習する。それは、シリーズでの再現性がないためで、おそらく、常に異なるボラティリティが原因だろう。
IDEA 3
分解することで、遅延を失うことなく、価格を滑らかにすることができます。価格を分解し、ボラティリティと価格を別々に補間（ストレッチ）して、足し算することができる
IDEA 4
価格やクラスタのボラティリティを分解する、つまり自由度を下げる（例えば、10クラスタ（州）を作る、つまり標準化し、標準化したボラティリティを足し戻す）ことが考えられる。
なんだ、お前ら金儲けのためのシステム探してるのか？
紳士淑女の皆さんは、お金を稼ぐためのシステムを探しているだけなのです。
しかし、誰も、絶対に、やっていない。
なんだ、お前ら金儲けのためのシステム探してるのか？
皆さん、儲かるシステムを探しているだけ なんです。
でも、誰も、絶対に、できないんです。
他の人と同じようにお金を稼ぐことができるシステムを探しては いけないのかもしれません。
多分、「みんなと同じように」、テスターでこのクレイジーなストキャスティクスを最適化するのを止めるのでしょう。
賢い人がやっていることを見るのがいいのかもしれません。
なんだ、お前ら金儲けのためのシステム探してるのか？
紳士淑女の皆さんは、お金を稼ぐためのシステムを探しているだけなのです。
が、誰も、絶対に、作ることができない
教授サヴェリエフ氏は、ほとんどの科学者をグラントホルダーと呼んでいる)。助成金の有効期限は通常3年以内です。根本的なことは、2〜3年では発見できないのです。
しかし、何十年も前から研究している人たちがいます。 ほとんどの人は高等教育を受けており、それは奨学金の基礎を築く））科学者は、高等教育を受けている、科学アカデミーや研究所ではなく、どこかの科学者の "仕事を得た "が、スキルは持っているとよく何かを探索し、自分で何かを発明するために彼らの暇な時に可能性があります。
科学者が複雑なプロセスを理解しようとするとき、それをより単純な構成要素に分解して分析しようとする、それがスペクトル分析が生まれた理由です。
発想が面白い。私の考えでは、最も予測不可能なのは値動きの方向性である。もし結果が良好であれば、ヒントを与えてください。もしかしたら、他の人がその方向を選び始めるかもしれません。
だから、みんなと同じように、"誰も、絶対にできない " と思っている人たちを見ては いけないのかもしれません。
みんなと同じように」、テスターでこんなクソみたいなストキャスティクスを最適化するのはやめてくれませんかね？
賢い人がやっていることを見るのがいいのかも？
賢い人は漏らさない
発想が面白い。私が思うに、最も予測不可能なのは値動きの方向性である。その結果が安心できるものであれば、ヒントを与えてください。もしかしたら、他の人もこの方向に進み始めるかもしれません。
要は、いろんな考え方があるんだ、私は一人なんだ、誰かが「はまって」くれて、なんとなく一緒になれるといいなと思って書き込んだだけです。
要は、いろいろな考えがあって、私は一人なので、誰かが「はまって」、なんとなく一緒になればいいなと思い、この記事を書きました。