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 1716

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リーターグ・コノウ
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と同じように直接方程式に入れることができるが、政治家の発言、世界や地域のさまざまな出来事など、人々の心に影響を与え、取引される物の価値を見直させるものが基礎データである。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。私の見立てでは

説得するつもりはない。HSEやシュンペーター教授の古典的概念の方が馴染みがある)))あなたの論理では、倉庫にある製品の数、機械の生産性、労働者の数、ITFは技術データであり、経営者の発言や命令は基本的なものです。

 
mytarmailS:

例として書いただけで、削除する必要はありません。

一般に、価格そのものの規則性を探すよりも、価格変動を様々な類似の動きに分けて、そのサイクルを探す作業の方が、より有用で正しいことだと私は思う。しかし一方で、それは複雑な確率論的課題でもあるのです。解決策があったとしても、その精度を評価するのは難しい。

 
ヴァレリー・ヤストレムスキー

一般に、価格の変化の中からサイクルを探し、異なる単一タイプの動きに分解するという作業は、単に価格のパターンを探すよりも見込みがあり、正しいと私は考えています。しかし一方で、それは複雑な確率論的課題でもあるのです。解決策があったとしても、その精度を評価するのは難しい。

価格にはサイクルがなく、ボラティリティにはサイクルがありますが、買いや売りの方向性を示すもの ではありません。

 
ヴァレリー・ヤストレムスキー

...あなたの論理では、倉庫にある製品の数、機械の生産性、作業員の数、ITFはテクニカルデータであり、経営者の発言や命令はファンダメンタルズです。

そうですね、テクニカルデータについてはそうですが、ファンダメンタルデータについては訂正します。注文や指示は解釈の自由や不発の可能性を意味しないのでテクニカルデータでもあるが、それがどのように意識に影響を与えるかはファンダメンタルズ分析の領域である。
つまり、FAとは、主観的に重要な出来事、言葉、数字を分析し、その意味をある、個人の思想や世界観の中で恣意的、非系統的、近似的に解釈することである。

ほら、ひねくれちゃった......))

要するに、どんなデータでも技術的（数字、数式、依存関係、パターン）にも、根本的（良い、悪い、災害...）にも考えることができるのです。

FAは論理、心理、経済で動作し、テクニカル分析は数字、パターン、指標を使い、統計的確率で繰り返しを予測する。
 

修正案があります ))しかし、データが必要です。


ドルの全ペアとユーロの全ペアを取る

ドルとの全ペアとユーロとの全ペアを分解する。

そして、ドルのすべてのペアで同じコンポーネントを検索します、それは本当のドルのインデックスになります。

ユーロと同じことをする

で、ドルインデックスを対ユーロでグラフ化

いかがでしょうか？

 
タグコノウ。
要するに、どんなデータでも技術的（数値、数式、依存関係、パターン）にも、根本的（良い、悪い、災害・・・）にも考えることができるのです。

ただし、良い、悪い、大惨事...これらは主観的な概念であり、数字は数字である。

例えば、市場が10％下落した、それは誰かにとっては災難 だが、彼が売り払ったから誰かにとっては良いことだ、それは主観的に判明する、一方、数字は10％である !

 
mytarmailS:

修正案があるんです ))しかし、データが必要です。


ドルの全ペアとユーロの全ペアを取る

ドルとの全ペアとユーロとの全ペアを分解する。

そして、ドルのすべてのペアで繰り返される同じコンポーネントを検索します、それは真のドルのインデックスになります。

ユーロと同じことをする

で、ドルインデックスを対ユーロでグラフ化

いかがでしょうか？

どんなアイデアでも検証は必要です。パターンの検出されたコンポーネントをインデックスとは呼ばない。そして、それを外部データと関連付けるようにする。 もしかしたら運良く見つかるかもしれません))))

もちろん、全コースをより完璧に調査すれば、より全体像が見えてくる。しかも、十分に長い期間にわたって。

良い意味で、今あるすべてのデータのEAチェックサービスがないのはなぜでしょうか？すべての通貨と利用可能なすべての時間枠について。データがあるのです)))

 
mytarmailS:

フミイ ...ただし、良い、悪い、災害...これらは主観的な概念であり、数値は数字である。

例えば、市場が10％下落したのは、ある人にとっては最悪で、ある人にとっては、売ったから良かった、一方、その数値は10％ !

そうですね。これがTAとFAの違いです。とはいえ、重要なイベントやインフレの時など、FAは株価に大きな影響を与える。つまり、"冷たい "市場ではFAよりTAの方が正確だが、何かあったときにはFAはかけがえのない存在になるということだ。
 
リーターグ・コノウ
そうですね、テクニカルデータについて、ファンダメンタルズについては修正です。強制的な命令や指示もテクニカルデータであり、解釈の自由や不遵守の可能性を意味しないが、それが心にどのように影響を与えるかはファンダメンタル分析の領域である。
つまり、FAとは、主観的に重要な出来事や言葉、数字を分析し、その意味をある個人の思想や世界観の中で恣意的に、体系化せず、近似的に解釈することである。

ほら、ひねくれちゃった......))

つまり、どんなデータも技術的（数値、数式、依存関係、パターン）にも、根本的（良い、悪い、災害...）にも見ることができるのです。

FAは論理、心理、経済で動作し、テクニカル分析は数字、パターン、指標で導かれ、統計的確率で再発を予測するものである。

あなたの考え方はよくわかりました。今日、数値データでさえ、十分な確率で予測できる分析にねじ込む方法を知らない。そして、あなたのFAでデジタル化、システム化に成功すれば、少なくともノーベル賞は))))です。

 
ヴァレリー・ヤストレムスキー

あなたの考え方はよくわかりました。今日、数値データでさえ、十分な確率で予測できる分析にねじ込む方法を知らないのです。そして、あなたのFAでデジタル化、システム化に成功すれば、少なくともノーベル賞はあり得ます))))

これは、AIの誕生とほぼイコールです。))
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