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 181 1...174175176177178179180181182183184185186187188...3399 新しいコメント Dr. Trader 2016.10.26 20:35 #1801 ヴィザード_。ミハ、またか...)))ウケる...。よくわからないけど、お互い共有と体制、そしてズタズタに裂く))) 美しい。これは真面目なグラフなのか、それとも皮肉なのか？手動によるハイパースペースパーティショニング？予測変数が2つではなく、20もある場合、どうすればいいのでしょうか？ Vizard_ 2016.10.26 20:41 #1802 Dr.トレーダー 美しい。これは真面目なグラフなのか、それとも皮肉なのか？ハイパースペースを手動で仕切る？ ヒントのある皮肉。図面は手描きです。こういう機械で分解しても問題ないし、クーラーでもいい。将来的にうまくいけばいいのですが...。 toxic 2016.10.26 22:57 #1803 Dr.トレーダー 美しい。これは真面目なグラフなのか、それとも皮肉なのか？ハイパースペースを手動で仕切る？予測変数が2個ではなく、20個の場合はどうするのでしょうか？ 本質は同じで、フィッシュが準直交であれば根本的に何も変わらないし、そうでなければ次元を圧縮することが望ましいが、一般的には1でも3でも30でも構わない、分類の場合は超空間の「マスキング」のプロセスに過ぎない Alexey Burnakov 2016.10.27 07:10 #1804 カーネルを 用いたSVMでは、このような絵が表示されます。トレーニングに関するあらゆる内訳を表示することができます。しかし、細かくすればするほど、風化する確率は高くなります。 sibirqk 2016.10.27 08:27 #1805 Dr.トレーダー 美しい。これは真面目なグラフなのか、それとも皮肉なのか？ハイパースペースを手動で仕切る？予測変数が2つではなく、20もある場合、どうすればいいのでしょうか？ レイブンのパーティションは、同じような絵を描きます。 sibirqk 2016.10.27 08:32 #1806 本質は 同じです。 本質は同じで、フィッシュが準直交であれば根本的に何も変わらないし、そうでなければ次元を圧縮することが望ましいが、一般的には1でも3でも30でも構わない、超空間を「マスキング」する処理に過ぎない、分類の場合では 次元が1桁減れば、学習も楽になりますし、圧縮時のノイズも減るはずだと思うのですが、いかがでしょう？ mytarmailS 2016.10.27 10:19 #1807 sibirqk 次元が1桁減れば学習はかなり楽になりますし、圧縮ノイズも減るはずです、イミフ。というのは、その時の課題次第なのですが......。例えば、エントリーの正確さが必要な場合、私の場合、アルゴをバウンス用にトレーニングしていました。しかし、次元数を減らすと（私は「PCA」を行いました）、アルゴのビジョンがぼやけて、バウンスを捉える代わりに、ハイで買い、ローで売り始めるのです。 toxic 2016.10.27 10:20 #1808 sibirqk 次元数が1桁減れば、学習も楽になりますし、圧縮ノイズも減るはずです、イマドキですね。もちろんですが、そんなに単純ではありません。例えば、SVMは線形であり、その意味合いはすべて含まれていますが、もうひとつ、みんなが好きなカーネルの変種がありますが、なぜでしょうか？e^(-|w-x||^k)は無限大なので、もっと多次元空間に投影するだけで、何もしない「カーネルトリック」が全てです。なぜ、最も単純なカーネル分類法がそんなにうまく機能すると思いますか？要は、各カーネルに乗算するためにサンプルをいくつに分割したかに比例して次元が大きくなり、カーネル関数によって、カーネルSVMのカーネルサイズとその学習・計算速度を弄るのである。多次元性は必ずしも悪いことではありません。具体的には、上の方がおっしゃるように、機械学習ツールではなく、データが重要なのです。入力が多次元ノイズや1次元の場合は、畳み込みネットのような次元圧縮のトリックや自動フェッチ抽出は役に立たない :)https://en.wikipedia.org/wiki/Renaissance_Technologies同社は定量取引の 先駆者であり、研究者はペタバイト規模の 膨大なデータウェアハウスに ある数十年にわたる多様なデータを利用し、あらゆる市場の価格の方向性について 統計的確率を評価することができるのです。専門家は、ルネッサンスが金融・経済現象の周辺にある事象に関する幅広いデータを考慮に入れていること、また、計算と実行のための非常に効率的でスケーラブルな技術アーキテクチャを導入することによって膨大なデータを操作する能力があることが、マーケットに勝つための一貫した成功要因であると述べている。ルネッサンス・テクノロジーズは、他の数社とともに、ビッグ データやデータ分析が 主流となるずっと以前から、20年 近くにわたって、 毎日テラバイト単位のデータを 合成し、ペタバイト単位のデータから情報信号を抽出してきた[19]。[20]世界中の市場で取引を行う当社のヘッジファンド「ルネッサンス・テクノロジーズ」は、20年以上にわたり、複雑な数学モデルを採用して取引の分析・執行を行っており、その多くは自動化されています。同社は、コンピュータベースのモデルを使って、取引されやすい金融商品の価格変動を予測しています。これらのモデルは、収集できる限りのデータを分析し、非ランダムな動きを探して予測することを基本としています。また、パターン認識などの金融信号処理 技術を採用したことが、同社の業績につながったとする声もある。Quants』には、現在の同社リーダーを含むIBM出身の音声認識専門家の採用が紹介されている。 ゴールドマン、ルネッサンス、テサのような怪物の中で、月々1〜2千ドルのデータしか寄付できないような単純なアルゴトレーダーが、どうして生き残れるのか、ということだ。超巨大企業が使っている氷山の一角、最も関連性の高いデータの見つけ方。 ivanivan_11 2016.10.27 10:45 #1809 ゴールドマン、ルネッサンス、テサといったモンスターがいる環境で、月に1〜2千ドルもデータで寄付できないような単純なアルゴトレーダーがどうやって生き残れるのかが問題だ。超巨大企業が使っている氷山の一角、最も関連性の高いデータの見つけ方。自作品と大組織の仕事をあえて比較するのですから、何かグラフ的なパターンや指標を探すのは諦めて、まさに「何をやっているか」に注目したほうがよさそうですね。ここで面白い解決策が紹介されています、https://www.mql5.com/ru/forum/96886/page2#comment_2866637。しかし、大物プレイヤーがどのように注文を動かし、どのように約定するか、大相場や氷山の後に価格がどう動くかなどのパターンを探せばモスクワの取引所 では、アグリゲーションフローではなく、ローフローを送ればまだ使えるかもしれない。隣接する取引所では、1年前に取引所コアからのアグリゲーションフローを復活させた。 Что можно выжать из ленты? www.mql5.com Из ленты можно получить следующие исторические данные Изменения баланса/эквити маркетмейкеров и другой стороны. Открытый интерес... mytarmailS 2016.10.27 10:45 #1810 ......ゴールドマン、ルネサンス、テサといった怪物の中で生き残る。超巨大企業が使っている氷山の一角、最も関連性の高いデータの見つけ方。シンプルでいいんじゃない？ゴールドマン、ルネサンスとTezaのようなすべてのこれらのモンスターは、常に彼が彼の位置を開き、次に彼自身のストップロスに吸盤をリードし、それによって他の方向と同じ流動性について流動性のスプラッシュを誘発し、彼の位置を閉じて、取引、でカウンターエージェント（吸盤）を必要とするので、同様に、観客と自分を分析し、群集の行動を予測してから逆を実行しようと吸盤を失う一方。..それがそのまま市場なのです。群衆を見つければ、大物も 見つかる......。あのゴールドマン、ルネッサンス、テサといった怪物たちが市場で競い合っているのは、誰が一番早くカモに金を注ぐか...ということなのではないかとさえ思えてきます。そして、あなたは市場の売上高の兆ドルについてのこれらの物語を信じるべきではない、銀行は兆を持っており、群衆は常に有限のお金を持っており、合計ははるかに控えめであり、彼らは（銀行）カップで、一般的に市場で、活動をシミュレートし、彼らのワンダーランドに新しい農民のための焦りと毎日待っています。 1...174175176177178179180181182183184185186187188...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
ミハ、またか...)))ウケる...。よくわからないけど、お互い共有と体制、そしてズタズタに裂く)))
美しい。これは真面目なグラフなのか、それとも皮肉なのか？ハイパースペースを手動で仕切る？
美しい。これは真面目なグラフなのか、それとも皮肉なのか？ハイパースペースを手動で仕切る？予測変数が2個ではなく、20個の場合はどうするのでしょうか？
美しい。これは真面目なグラフなのか、それとも皮肉なのか？ハイパースペースを手動で仕切る？予測変数が2つではなく、20もある場合、どうすればいいのでしょうか？
本質は同じで、フィッシュが準直交であれば根本的に何も変わらないし、そうでなければ次元を圧縮することが望ましいが、一般的には1でも3でも30でも構わない、超空間を「マスキング」する処理に過ぎない、分類の場合では
次元が1桁減れば学習はかなり楽になりますし、圧縮ノイズも減るはずです、イミフ。
というのは、その時の課題次第なのですが......。
例えば、エントリーの正確さが必要な場合、私の場合、アルゴをバウンス用にトレーニングしていました。しかし、次元数を減らすと（私は「PCA」を行いました）、アルゴのビジョンがぼやけて、バウンスを捉える代わりに、ハイで買い、ローで売り始めるのです。
次元数が1桁減れば、学習も楽になりますし、圧縮ノイズも減るはずです、イマドキですね。
もちろんですが、そんなに単純ではありません。例えば、SVMは線形であり、その意味合いはすべて含まれていますが、もうひとつ、みんなが好きなカーネルの変種がありますが、なぜでしょうか？e^(-|w-x||^k)は無限大なので、もっと多次元空間に投影するだけで、何もしない「カーネルトリック」が全てです。なぜ、最も単純なカーネル分類法がそんなにうまく機能すると思いますか？要は、各カーネルに乗算するためにサンプルをいくつに分割したかに比例して次元が大きくなり、カーネル関数によって、カーネルSVMのカーネルサイズとその学習・計算速度を弄るのである。多次元性は必ずしも悪いことではありません。
具体的には、上の方がおっしゃるように、機械学習ツールではなく、データが重要なのです。入力が多次元ノイズや1次元の場合は、畳み込みネットのような次元圧縮のトリックや自動フェッチ抽出は役に立たない :)
https://en.wikipedia.org/wiki/Renaissance_Technologies
同社は定量取引の 先駆者であり、研究者はペタバイト規模の 膨大なデータウェアハウスに ある数十年にわたる多様なデータを利用し、あらゆる市場の価格の方向性について 統計的確率を評価することができるのです。専門家は、ルネッサンスが金融・経済現象の周辺にある事象に関する幅広いデータを考慮に入れていること、また、計算と実行のための非常に効率的でスケーラブルな技術アーキテクチャを導入することによって膨大なデータを操作する能力があることが、マーケットに勝つための一貫した成功要因であると述べている。ルネッサンス・テクノロジーズは、他の数社とともに、ビッグ データやデータ分析が 主流となるずっと以前から、20年 近くにわたって、 毎日テラバイト単位のデータを 合成し、ペタバイト単位のデータから情報信号を抽出してきた[19]。[20]
世界中の市場で取引を行う当社のヘッジファンド「ルネッサンス・テクノロジーズ」は、20年以上にわたり、複雑な数学モデルを採用して取引の分析・執行を行っており、その多くは自動化されています。同社は、コンピュータベースのモデルを使って、取引されやすい金融商品の価格変動を予測しています。これらのモデルは、収集できる限りのデータを分析し、非ランダムな動きを探して予測することを基本としています。また、パターン認識などの金融信号処理 技術を採用したことが、同社の業績につながったとする声もある。Quants』には、現在の同社リーダーを含むIBM出身の音声認識専門家の採用が紹介されている。
ゴールドマン、ルネッサンス、テサといったモンスターがいる環境で、月に1〜2千ドルもデータで寄付できないような単純なアルゴトレーダーがどうやって生き残れるのかが問題だ。超巨大企業が使っている氷山の一角、最も関連性の高いデータの見つけ方。
自作品と大組織の仕事をあえて比較するのですから、何かグラフ的なパターンや指標を探すのは諦めて、まさに「何をやっているか」に注目したほうがよさそうですね。
ここで面白い解決策が紹介されています、https://www.mql5.com/ru/forum/96886/page2#comment_2866637。
しかし、大物プレイヤーがどのように注文を動かし、どのように約定するか、大相場や氷山の後に価格がどう動くかなどのパターンを探せばモスクワの取引所 では、アグリゲーションフローではなく、ローフローを送ればまだ使えるかもしれない。隣接する取引所では、1年前に取引所コアからのアグリゲーションフローを復活させた。
シンプルでいいんじゃない？
ゴールドマン、ルネサンスとTezaのようなすべてのこれらのモンスターは、常に彼が彼の位置を開き、次に彼自身のストップロスに吸盤をリードし、それによって他の方向と同じ流動性について流動性のスプラッシュを誘発し、彼の位置を閉じて、取引、でカウンターエージェント（吸盤）を必要とするので、同様に、観客と自分を分析し、群集の行動を予測してから逆を実行しようと吸盤を失う一方。..それがそのまま市場なのです。群衆を見つければ、大物も 見つかる......。
あのゴールドマン、ルネッサンス、テサといった怪物たちが市場で競い合っているのは、誰が一番早くカモに金を注ぐか...ということなのではないかとさえ思えてきます。そして、あなたは市場の売上高の兆ドルについてのこれらの物語を信じるべきではない、銀行は兆を持っており、群衆は常に有限のお金を持っており、合計ははるかに控えめであり、彼らは（銀行）カップで、一般的に市場で、活動をシミュレートし、彼らのワンダーランドに新しい農民のための焦りと毎日待っています。