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 1819

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人為的に分布の異なる複数のサンプリングモードを作り、モード間をランダムに遷移させることが可能です。これは、単純なランダムサンプリングよりも興味深いパターンを捉えることができるだろう。

など

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

予測因子とターゲットの依存関係をランダムに検索する、すべて同じテーマです。

取引はランダムに開始され、その後、ニューラルネットワークへ。有能なサンプリングに大きく依存する

例：これで、あなたが提案したように、TF間の依存関係を見つけることができました。

ありがとうございます、拝見させていただきます。

もし私が前後にラグがある取引をしていたら、何バー分くらいですか？ それとも別の方法ですか？

 
Valeriy Yastremskiy：

トレードは何本分遅れているのか？

簡単な例です。

0.5%の確率で新しいバーで 売ったり買ったりする（または取引しない）。

次のバーで0.5%の確率で決済するか、ポジションを維持する。

クローズしていればステップ1へ、クローズしていなければ次のバーを待ち、ポジションがクローズするまで確率を見る。

これは最もシンプルな例です。
 
マキシム・ドミトリエフスキー：

人為的に分布の異なる複数のサンプリングモードを作り、モード間をランダムに遷移させることが可能です。これは、単純なランダムサンプリングよりも興味深いパターンを捉えることができるだろう。

など

どのようなパターンを間に挟むか？季節的、時間的なものは、ここでは論理的に不適切です。相関関係をランダムに探すのも、あまり効果がない。また、狙いが鉛であれば、パターンがあれば意味がありますが、鉛は断続的でかなりランダムなので、何も出てきません。1つの予測と1つのラグを持つことになります。

見つかれば最適化するものが出てきますが)))。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

簡単な例です。

0.5%の確率で新しいバーで 売ったり買ったりする（または取引しない）。

次のバーで0.5%の確率でポジションをクローズするかホールドします。

クローズしていればポイント1へ、クローズしていなければ次のバーを待ち、ポジションをクローズするまで確率を見ます。

これは最もシンプルな例です。

いいえ、NSの質問ではありません。わからない、私は取引の時間帯と価格をチェックしたい、またはちょうど近くのバーの爪も？

 
Valeriy Yastremskiy：

どのようなパターンがあるのでしょうか？季節的、時間的なパターンは、ここでは論理的に不適切である。ランダムな相関の検索もあまり良くない。それに、目的が先読みであれば、規則性があっても意味がありますが、先読みは断続的でかなりランダムなものですから、何も得られないでしょう。1つの予測と1つのラグを持つことになります。

見つかったら見つかったで、最適化するものがあるだろうけど))))

は、予測因子と取引の方向 性の間にある。予測変数は何でもよく、例えば価格増分でもよい。

 
Valeriy Yastremskiy：

なーんだ、NSではそういう問題じゃないんだ。取引時間と価格だけか、それとも棒グラフも近くにあるのか？

インクリメント、インジケータ、エントリーに関するものなら何でも。途中からトレードの方向へ。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

予測因子とトレードの方向 性の間でプレディクターは、例えば価格差など、何でも構いません。

どれもこれもやりすぎ))) 小刻みなのを除けば平均値しかない)))何本後ろが最適なのか、論理的に理解することができるだろう。

 
Valeriy Yastremskiy：

何本後ろが最適なのか、論理的に理解することができるだろう。

とはいえ、やはりボリュームがないのは寂しいですね。

 
Valeriy Yastremskiy：

どういうわけか、何本後ろが最適なのか、論理的に理解することができます。

これもサンプリングとは関係ない選択ブロックです。最大後方バーを取り、最適な組み合わせを選択する。これはサンプリングではなく、定性的な近似の問題である。

一日の終わりには、適切にサンプリングされていれば、取引の方向を最大限に記述する最適なラグ予測変数の数が選択されます。

そして、モンテカルロ化され、最適な選択肢が選ばれるのです。ここでは誰もやっていないと思いますが、私はずっとやっています（笑)。あればラーツーも探しているのですが...完成度に限界はないです :)

今こそ、もっと面白いサンプリングがしたい

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