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 1731

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mytarmailS:

))) もう頭の中が芋虫状態))))

あなたはあまりにもクラスタ化することができ、あまりにもそれを試してみました、あなたはまた、2つまたは3つのクラスタを取ることができますが、すでに "次元の呪い "があるいくつかの例

従来は1-e 2 パラメータ 時間と分、次に品質スコアとクラスタ番号 1、-1（もっと作ることができる）

1と2は任意のパラメータ（インジケータ値など）、それ以上でも可

あなたは今、指標がある値になっていることで、どの戦略を適用すべきかを知っている状態です。そして、これは運が良ければ何年も続くだろう

お前の糊を元に書いたクソゲーだよ。

array([[ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ],
       [ 1.        ,  0.        ,  0.92986122,  1.        ],
       [ 1.        ,  1.        ,  0.95419784,  1.        ],
       [ 1.        ,  2.        ,  0.9731913 ,  1.        ],
       [ 1.        ,  3.        ,  0.97264694,  1.        ],
       [ 1.        ,  4.        ,  0.98032991,  1.        ],
       [ 1.        ,  5.        ,  0.98203827,  1.        ],
       [ 1.        ,  6.        ,  0.98333045,  1.        ],
       [ 1.        ,  7.        ,  0.98232576,  1.        ],
       [ 1.        ,  8.        ,  0.98823056,  1.        ],
       [ 1.        ,  9.        ,  0.98317076,  1.        ],
       [ 1.        , 10.        ,  0.98527582,  1.        ],
       [ 1.        , 11.        ,  0.987291  ,  1.        ],
       [ 1.        , 12.        ,  0.98943567,  1.        ],
       [ 1.        , 13.        ,  0.99061927,  1.        ],
       [ 1.        , 14.        ,  0.9872359 ,  1.        ],
       [ 1.        , 15.        ,  0.94690234,  1.        ],
       [ 4.        , 28.        ,  0.91591829,  1.        ],
       [ 6.        , 53.        ,  0.94231733, -1.        ],
       [ 6.        , 54.        ,  0.96637643, -1.        ],
       [ 6.        , 55.        ,  0.96666239, -1.        ],
       [ 6.        , 56.        ,  0.95199225, -1.        ],
       [ 6.        , 57.        ,  0.95831038, -1.        ],
       [ 6.        , 58.        ,  0.94653855, -1.        ],
       [ 6.        , 59.        ,  0.9116516 , -1.        ],
       [ 9.        , 46.        ,  0.923074  , -1.        ],
       [10.        , 14.        ,  0.90585037, -1.        ],
       [10.        , 16.        ,  0.95169773, -1.        ],
       [10.        , 17.        ,  0.9080574 , -1.        ],
       [14.        , 18.        ,  0.90075409,  1.        ],
       [14.        , 19.        ,  0.90765833,  1.        ],
       [14.        , 37.        ,  0.96135539, -1.        ],
       [15.        , 42.        ,  0.90483235, -1.        ],
       [16.        , 56.        ,  0.91497814,  1.        ],
       [16.        , 57.        ,  0.90985375,  1.        ],
       [16.        , 58.        ,  0.93030191,  1.        ],
       [16.        , 59.        ,  0.92922849,  1.        ],
       [17.        ,  5.        ,  0.90549604,  1.        ],
       [19.        ,  7.        ,  0.90098716, -1.        ],
       [19.        , 27.        ,  0.90270895,  1.        ],
       [19.        , 28.        ,  0.93947857,  1.        ],
       [19.        , 29.        ,  0.9510106 ,  1.        ],
       [19.        , 30.        ,  0.91723467,  1.        ],
       [19.        , 31.        ,  0.90860176,  1.        ],
       [22.        , 16.        ,  0.93470451,  1.        ],
       [22.        , 17.        ,  0.95897063,  1.        ],
       [22.        , 18.        ,  0.95142488,  1.        ],
       [22.        , 19.        ,  0.92506725,  1.        ],
       [23.        ,  2.        ,  0.91332658, -1.        ],
       [23.        ,  4.        ,  0.93817147, -1.        ],
       [23.        ,  5.        ,  0.93106502, -1.        ],
       [23.        ,  6.        ,  0.94499223, -1.        ],
       [23.        ,  7.        ,  0.94141423, -1.        ],
       [23.        ,  8.        ,  0.9345415 , -1.        ],
       [23.        ,  9.        ,  0.92676692, -1.        ],
       [23.        , 10.        ,  0.94366438, -1.        ],
       [23.        , 11.        ,  0.95591665, -1.        ],
       [23.        , 12.        ,  0.96615139, -1.        ],
       [23.        , 13.        ,  0.91352493, -1.        ],
       [23.        , 14.        ,  0.93996186, -1.        ],
       [23.        , 31.        ,  0.93285471, -1.        ],
       [23.        , 32.        ,  0.97932234, -1.        ],
       [23.        , 33.        ,  0.97729135, -1.        ],
       [23.        , 34.        ,  0.9778504 , -1.        ],
       [23.        , 35.        ,  0.98064787, -1.        ],
       [23.        , 36.        ,  0.97368438, -1.        ],
       [23.        , 37.        ,  0.98026128, -1.        ],
       [23.        , 38.        ,  0.97319506, -1.        ],
       [23.        , 39.        ,  0.97524913, -1.        ],
       [23.        , 40.        ,  0.98469859, -1.        ],
       [23.        , 41.        ,  0.9807674 , -1.        ],
       [23.        , 42.        ,  0.97459257, -1.        ],
       [23.        , 43.        ,  0.96603776, -1.        ],
       [23.        , 44.        ,  0.94718308, -1.        ],
       [23.        , 45.        ,  0.93970739, -1.        ]])

スコアが良くなっただけで、組み合わせることができる

その上で、キャタピラは動く（もう必要ないけど）。


 
ロールシャッハ

当時、価格がこのように推移していれば、この指標は非常によく機能したかもしれない、周期はほぼ定常である。


いいえ、主なメッセージは、あなたが（例として）トレンド ラインを構築し、それは現在のバー上の異なるパラメータとほぼ同じであるそれはよく現在のシリーズを記述しますが、将来的には選択したパラメータに応じて異なる結果を示し、したがって、市場はCSSAでお金を稼ぐために循環的なままである必要があるという神話を破るということでした。問題は、最適化を手作業ではなく、電光石火で行わなければならないことです。第一に、より正確にできること、第二に、小さな寿命で、手に取ったらもう必要ない、列車が行ってしまった、ということです。だから、その円をなるべく丸く見つけるといいなと思ったんです。ただ、計算の歴史は偉大な0から250バー自体の計算は時間がかかり、常に予測周波数を見つけることが可能ではなかったようですが、よくこのkotirのために今それがないことを忘れています。待っててね。
 
マキシム・ドミトリエフスキー

従来は1-e 2 パラメータ時、分、そして品質スコアとクラスタ番号 1、-1（もっとできることがある）

クラスタリングは何を基準に行われたのでしょうか？例えば、時、分は？

また、品質スコアとは何でしょうか？

それともまた手に入らないのか？
 
マキシム・ドミトリエフスキー

キャタピラは、前処理をする前に使うことができるので、ヌテラを塗ってシャンパンをかけても大丈夫です。

ああ、マキシムの野郎、俺のアイデアだったんだ :-)
 
mytarmailS:

クラスタリングは何時何分に基づいて行われたのでしょうか？

また、品質スコアとは何でしょうか？

それともまた論点がずれているのでしょうか？

by R^2 帰還者の和の糊付けについて - metric.下降中なら-1、上昇中なら1。

時間や分単位の中で、そうです。そうすれば、同じクラスターを接着することができます

時間、分を例にして、インジケータ値で試してみましょう。

Z.I.は、パラメータがたくさんあれば、完全なブルートフォースではなく、ジェネリックを接続することができます。しかし、多くのパラメータは悪である。

 

これは本来、自動最適化で試して みたいと思っていたレディメイドの取引戦略で、早く確実に一巡して、最短の未来での挙動を見て、最終的な結論を導き出すというものです。つまり、こういうことです。少なくとも1時間おきに自分で最適化しても、メイントレンドに沿ったものになります。まあ、一般的に、あなたの興味がこの質問に偽物でない場合、私はあなたがテストを行い、最終的な結論を作るために喜んでお手伝いさせていただきます!!!!!!!


実は、ネロシェルの時代からの私の幼い頃の夢が実現しなかったのです。

 
ミハイル・マルキュカイツ

これは本来、自動最適化で試してみたいと思っていたレディメイドの取引戦略で、早く確実に一巡して、最短の未来での挙動を見て、最終的な結論を導き出すというものです。つまり、こういうことです。少なくとも1時間おきに自分で最適化しても、メイントレンドに沿ったものになります。まあ、一般的に、あなたの興味がこの質問に偽物でない場合、私はあなたがテストを実施し、最終的な結論を作るために喜んでお手伝いさせていただきます!!!!!!!


実はこれ、ネロシェルの頃からの私の幼い頃の夢で、叶っていないのです。

最も適切で、その仕事を支持する一つの証拠と矛盾しないものとして、私の注目に値する唯一の周波数分析である。そんな感じです。もし有効なら、その作品はおとぎ話になる。ネットとは違う、ここではミクロの小周期、ほんの数回の屈曲、そしてトラブルもなく保証されているのです。いずれにせよ、これが周波数解析の最大のポテンシャルだと考えています。

今ここで、文字通り長くはない期間、保証されています。

周波数解析は、中長距離では周波数に魚がいないため、それ以上のことはできません。そこでマックスは反論できない。

 
ミハイル・マルキュカイツ
マキシムの野郎、俺のアイデアなんだよ :-)
どれだ？ヌテラを塗るため？🤔
 
マキシム・ドミトリエフスキー
どれだ？ヌテラまみれになるため？🤔
いいえ、茶色のチョコレートに浸したものです :-)
 
マキシム・ドミトリエフスキー
どれだ？ ヌテラまみれになるため？🤔

))))

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