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 1715

 
ヴァレリー・ヤストレムスキー

値動きは多くの要因によって決定されるが、主な要因を特定し、分解することで値動きに結びつける。これは、本来、紙が行うことです。私の理解では、同じ種類の価格変動は、分解の選択によって区別され、分離されます。要因を理解し、その本質を知ることはできませんが、これらの要因を分離して考慮することができることを理解することで、多くのことを理解することができます。

例えば、ボラティリティファクターがあれば、時間によって高い季節性を持っています。

ボラティリティを分解し、明確なサイクルを見出すことができる。

そして、価格を分解して同じサイクルを見つけ、それを取り除く。

そして、価格をよりすっきり、シンプルにするのです。

ということでしょうか?

 
エフゲニー・デューカ
新しいものがたくさんある。新しいExpert Advisor、8つの予測から選択可能、新しいニューロはエントリーポイントを提供します。

記事はあるのでしょうか?

あまり目新しいものはなさそうですが......。)

仔細)

 
イゴール・マカヌ

Habraの良記事:ニューラルネットは電気マネーの夢を 見るか?

私はそれを読むことをお勧めしません、私は自分自身のためにリンクを維持しました。

作者を知っている、怪しい人。この 記事は、別のニックネームで書いています。 実績は嘘ばかりで、直接の質問には答えない。
В поисках «Годзиллы». Нейросети и прогнозирование котировок на основе биржевых и «внешних» данных
В поисках «Годзиллы». Нейросети и прогнозирование котировок на основе биржевых и «внешних» данных
  • habr.com
Эта работа вдохновлена статьей «Мечтают ли нейросети об электроденьгах?», где автор без преувеличения талантливо в своей доходчивости объясняет, почему использование искусственных нейросетей на голых биржевых данных не приводит к успеху. Вот особенно, на мой взгляд, удачный отрывок: «Цена не формирует сама себя… Если рынок выразить как...
 
mytarmailS:

記事はあるのでしょうか?

あまり目新しいものはなさそうですが......。)

仔細)

記事が出ます。
 
エフゲニー・デューカ
作者を知っている、怪しい人です。別のニックネームで記事を書いて いる。彼は自分の業績について嘘をついただけで、直接の質問には答えない。

はい、2つ目の記事も読みました、すぐには見つけられませんでしたが。

ゴジラを求めて株式市場と "外部 "のデータに基づくニューラルネットワークと相場予測

私は著者を知らないが、彼の意見は私に近いものがある。

В поисках «Годзиллы». Нейросети и прогнозирование котировок на основе биржевых и «внешних» данных
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  • habr.com
Эта работа вдохновлена статьей «Мечтают ли нейросети об электроденьгах?», где автор без преувеличения талантливо в своей доходчивости объясняет, почему использование искусственных нейросетей на голых биржевых данных не приводит к успеху. Вот особенно, на мой взгляд, удачный отрывок: «Цена не формирует сама себя… Если рынок выразить как...
 
ヴァレリー・ヤストレムスキー

テクニカルとファンダメンタルの定義が違うんです。ファンダメンタル=社会的に確立された基準で表現された実データ。ガスプロムのバランスシートはファンダメンタルデータです。株式の売買や 相場はテクニカルなものです。納得させようと思っているわけではなく、自分の考えを説明しているだけです。

ニュースはファンダメンタルデータなのか?もしそうなら、(テクニカル分析に使用するための)そのデジタル化は主観的なものだ。

貸借対照表は技術資料です。価格、数量、OMについては、直接数式にすることができますが、政治家の発言、人々の意識に影響を与え、取引される物の価値を再考させる世界的、地域的なさまざまな出来事、これらは基礎データとなります。つまり、数字で表されるものはすべてテクニカルデータであり、言葉や意味で表されるものはファンダメンタルズなのです。私の理解では
 
エフゲニー・デューカ
ただ、ニューラルネットワークは実際の市場で指標として機能し、資産の動きをよく予測する。さらにもうひとつは、エントリーポイントを与えようとしています。以下は過去10時間の4つのシグナルで、すべてのシグナルが公開されています。

面目躍如
 
イゴール・マカヌ

はい、2つ目の記事も読みました、すぐには見つけられませんでしたが。

ゴジラを求めて株式市場と "外部 "のデータに基づくニューラルネットワークと相場予測

私は著者を知らないが、彼の意見は私の心に近いものである。

何が近いのだろう?記事には何の意味もなく、グラフはインチキ、計算もすべて間違っている。なんというか、日足のローソク足をすごい精度で予測するんですが、5つのフィクスにそれぞれ2500個のベクトルが入っていて...。クラウン
質問に対する著者の回答です。

「このニューラルネットワークは、決して最先端 であると主張するものではない」 - 実行可能であると主張するものでもない。
 
mytarmailS:

つまり、例えば、ボラティリティというファクターがあり、それは時間によって顕著な季節性を持っています

ボラティリティを分解し、明確なサイクルを見出すことができる

その後、価格を分解し、同じサイクルを見つけて削除します。

そして、価格をよりすっきり、シンプルにするのです。

そういうことですか?

いいえ、ボラティリティは外部要因の結果です。もっと具体的に教えてください。要因の1種類です。でも、その発想は正しかったんですね。弱い動きと強い動きに分かれています。強い動きは分断されないが、このグラデーションでも結果が出る。

サイクルを削除する意味がわからない。サイクルを強調することが目的だ。しかし、それらを取り除いたら、何が残るのでしょうか?

 
ヴァレリー・ヤストレムスキー

いいえ、ボラティリティは外部要因の結果です。もっと具体的に教えてください。要因の一種。しかし、それ以外の考え方は正しく理解されています。弱い動きと強い動きに分かれています。強い動きは分断されないが、このグラデーションでも結果が出る。

サイクルを削除する意味がわからない。サイクルを強調することが目的だ。しかし、それらを取り除いたら、何が残るのでしょうか?

例を挙げただけで、削除する必要はないんです。

理由: