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 1833

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マキシム・ドミトリエフスキー：

ツイートで相場を予想するプロって

まあ何かあるんだろう、引用元からと同じSBくらい)
 
Valeriy Yastremskiy：

相手が許容範囲内であれば、いつでも話すことは可能です)))何かを作る場合、目標を設定し、それを理解するところからすべてが始まります。

事象を見つけては連鎖を繰り返し、不完全なイメージで予測を立てるアルゴリズム、何かが間違っているのでは？

それとも他の何か？

問題設定は議論から始まる)))

すでに2回ほど絵を描いて、一通り説明したつもりですが、説明が非常に下手で、確かにその知識はないです。

 
mytarmailS:

私は別の方法を入れてみましょう、あなたに明確でないものを書く、私はすでに2回絵を描いた、私はすべてを説明したと思うが、私はひどく説明し、私は間違いなくそれを持っていない。

事象を発見し、その連鎖を再現し、不完全な画像から予測を立てるというアルゴリズムです。

これは写真から理解したことですが、正しいのでしょうか、そうでないのでしょうか？

 

ほら、昨日もやったし、たまにはいいんじゃない？


 
マキシム・ドミトリエフスキー：

彼らは、ツイートを読んで市場を予測したいのです。

FAはMOを経由する可能性が高いが、まずはそこにロジックが必要で、ソーシャルネットワークやマーケットプレイスとの相関を見いだせるかもしれない。

また、Mプレーから間接的に販売スケジュールを株価に ねじ込むことも可能である。

 
Valeriy Yastremskiy：

事象を発見し、その連鎖を繰り返し、不完全な画像をもとに予測を行うというアルゴリズムです。

写真から理解したことですが、これは正しいのでしょうか、そうでないのでしょうか？

例えば価格を10のクラスターにクラスタリングするとか...。

クラスターとは何かというと、何らかのパターンが繰り返されること、つまり "パターン "である。

クラスターは1日あたりの数字が決まっています。1から10まで随時

クラスタとしての価格は次のようになります。

1113333555433377779991010103333222288888

1593の ような組み合わせをランダムに選びます。

値で探す

1113333555433377779991010103333222288888

これが結果的なパターンになります

このパターンを持つすべての状況を収集し、収益性の統計を見る。


クラスタが何百もある場合、任意のデータで構築することができ、クラスタは、例えば、ログルールに置き換えることができ、これはより明確になります。

 
mytarmailS:

例：価格を10クラスタに分類する...

クラスターとは何か--それは繰り返されるパターン、つまり「パターン」である。

クラスターは1日あたりの数字が決まっています。1から10まで随時

クラスタとしての価格は次のようになります。

1113333555433377779991010103333222288888

1593の ような組み合わせをランダムに選びます。

値で探す

1113333555433377779991010103333222288888

これが結果的なパターンになります

このパターンを持つすべての状況を収集し、収益性の統計を見る。


クラスタは何百もあり、どのようなデータでも構築可能で、クラスタは例えばログルールで置き換えることができ、より明確になります。

何のデータで？ 数字で説明しないで、クラスターだけでいい。

どのようなデータで？インクリメントが苦手です。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

どんなデータを使えばいいんだ？ こんなくだらないことはやめて、クラスターでいいんだ。

インクリメントではうまくいきません。

グラデーションは価格に対してできる最も愚かなことであり、その後AMOはデータに単純な線形トレンドさえも見いだすことができない。

待ってください、描きますよ。


まず、多くのプロトタイプが必要です（データの準備）。

データに対してスライディングウインドウで移動し、スライディングウインドウ内には常に直近の価格


直近の価格から100pips以上離れた価格は直近の価格にほとんど影響を与えないため、すべての価格は必要ありません。

そのため、不要なデータはすべてカットし、価格もグリーンレンジのみを残しています



では

last price - in price

で、前回価格に対する相対的な価格で 再正規化しました。


に分かれ、クラスタになる

そこで、異なるデータに対して、価格に同じクラスタが見られるようにモデルを学習させ、学習後はパターンを探し始めるのです。

 
mytarmailS:

AMOはデータから単純な線形トレンドさえも見出せないのです。

絵を描かせてください。


まず、多くのプロトタイプ（データ準備）が必要です。

データに対してスライディングウインドウで移動し、 スライディングウインドウ内には常に直近の価格


インジニアス ))

すべて分割して見ているが、エラーが大きすぎる。

 
mytarmailS:

最後の価格の100pを超える価格はほとんど影響しないので、すべての価格は必要ありません。

そこで、過剰なものはカットし、グリーンレンジの価格のみを残すことにしました


では

そして、前回の価格 から相対的に 価格を変更しました。

であり、強いトレンドがあれば、その範囲内の価格はほとんどないことになります。

と、常に異なる数の機能が存在します
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