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 1740

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マキシム・ドミトリエフスキー

で、後でグラフ上のクラスタに色をつけることができればいいのですが...Pythonでは難しいです

をクリックすると、クラスターの長さ、交互に並ぶ様子などを見ることができます。

3つ作りました。

あなたも同じですか？

 
マキシム・ドミトリエフスキー

いいえ、私は美しさを持っています、私はあなたに見せた... 私はなぜかわからないが）何かが間違っている。

トレイン

テスト


サンプルの断片を見せてください。

 
mytarmailS:

トレーニングサンプルの一部をお見せください。

クラスタリングのために5と25のインクリメントを取る

とし、累積1.ユーロバックスの1時間単位で年別のテストとトレインです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

クラスタリングに5と25のインクリメントを取る

を作成し、includeを使用して累積的なものを構築します。1.時間単位のユーロバックスについて。年別のテストとトレース。

明日にしよう、目がいっぱいだ。

間抜けな感じです。
 
mytarmailS:

明日やろう、もう目が飛び出そうだから。

間抜けな感じです。

上向き、横向き、下向きのカーブが厳密に1つだけ存在し、それ以外は存在しない。

まるでテストケースのよう

 
ミハイル・マルキュカイツ

見えてくるのは、安定した時期ほど丸みを帯びるということです。だから、例えばウェーブレットを使っても、同じような絵が描けるんです。

そして、一般的にはあまり効果がない。下の写真は、良い周期（2、3）ですが、あまり滑らかではないので、円が散らばってしまいます。

ここでは、cssaがニューラルネットワークによる予測で構築されたssaであると書かれています。それは、以前にも書きましたが、ラグは予測によってしか解消されないのです。通常のssaでは、予測ではなく、直近の既知の価格が複製される可能性が高いのですが、cssaではニューラルネットワークの助けを借りて予測を構築しています。
 
マキシム・ドミトリエフスキー

を、"萌え "を、"萌え "を、"萌え "を....................。悲しいのは、新しいデータ上とはいえ、常に過去を予測し、過去も足し算していることです。例えば、上昇トレンドのクラスターを見つけたとしても、クラスターそのものが現れるのはトレンドが起こった後、事後的に、赤い点が 現れるときです。

で、それをまとめると、アップトレンドのいい絵が出来上がります。

が、それは事後的なものですからね。

クラスターは、すでにトレンドが起こっている場合は「トレンド」と表示されます。

 
mytarmailS:

マックス、あのクラスターはデタラメだ、寝てよかった、自分が馬鹿みたいだ...。悲しいのは、新しいデータ上とはいえ、常に過去を予測し、過去も足し算していることです。例えば、上昇トレンドのクラスターを見つけたとしても、クラスターそのものが現れるのはトレンドが起こった後、事後的に、赤い点が 現れるときです。

で、それをまとめると、アップトレンドのいい絵が出来上がります。

が、それは事後的なものですからね。

クラスターは、すでにトレンドが起こっている場合は「トレンド」と表示されます。

長くてもいいし、ほとんど変わらなくてもいい。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

長くてもいいし、ほとんど変わらなくてもいい。

しかし、クラスタのウィンドウサイズで常に遅れをとることになります。

 
mytarmailS:

OKですが、クラスタのウィンドウサイズで常に遅れをとることになります。

どうだろう、考えるのが面倒くさい......いや、考えるべきだろうか？

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