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 2150

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Uladzimir Izerski：

ニュース背景の影響は、必ずしも価格行動に瞬間的な影響を与えるとは限りません。意義による。プレイヤーの財布の重さによる。しかし、どんなニュースでも、プレイヤーの行動に影響を与える。TAの役割を担っています。強いプレーヤーは、市場に流動性が集まる最高のタイミングを待つことができる。

障害物が見当たらない!!!(矛盾) 要は、どのニュースがどの瞬間に重要な意味を持つのか、そしてそれが何に依存するのかを見抜くことです)

 
Fast235:
皆さん静かにしてください、大きな怪我をしています。

お店を出る前にもう一本折ってしまったのですか？）

 
Vitaly Muzichenko：

店を出る前にもう一本割ったのか（笑)

いや、それは楽しむ以前の問題で、今は違うんです。

 
Valeriy Yastremskiy：

その保持と出力の様々な要因や条件から、曖昧さのない同期を実現することは不可能だと思います。しかし、私はそれを問題視していません。前後1時間以内のニュースのタイミングは要注目です。このニュースやあのニュースが、BPの行動（モデル）にどんな変化をもたらすかを理解することが課題である。何に依存するのか。曜日、時間、月、旧暦から。あるいは、予測とニュースの重み、予測の重みと行動の相関、そして、すべての入力と結果の組み合わせという複雑なものまで、すべて同じ。

別のタスクに夢中になって、ここまでやってしまった。先に記述した。新しいデータでの均衡問題のようなもので、それで均衡を保っているのです。ここでは、ダニから1年までのフラクタルとルールを記述することができます。基本的にはコブのある滑り台でのバランス戦略))))

なるほど。また、保証された同期を得ることは不可能だと思うので、今あるもので満足するしかない。ただ、ニュースの前後で分散やドリフト率がどのように変化するのかを見てみたい。この2つのパラメータ（あるいは少なくともその比）のニュースパラメータへの依存性をMOを使って研究しようと考えています。

均衡という概念は、現在の経済学にとって非常に重要なものである。その実現可能性、持続可能性（効率性）等。ケインズ以前は、均衡は常にそれ自体で達成されると考えられていた-「市場の見えざる手」）現在では、経済はそれ自体では有効な均衡を保つことができないと考えられ、そのために国家の役割が絶えず増大することになる。

持続可能性というのは、明らかに違う意味ですが、私はこの2つは関連していると考えています。

 
Valeriy Yastremskiy：

障害物が見当たらない!!!(矛盾) 課題は、どのニュースがどの瞬間に重要な意味を持つのか、そしてそれが何に依存するのかを特定することだけである)

ニュースの背景をどのように相場の分析に 織り込んでいるのか、私には判断がつきません。見逃した時に何か見落としていたのかもしれませんね))。

 
アレクセイ・ニコラエフ：

なるほど。また、同期を保証することは不可能だと思います。ニュース近辺で分散やドリフト率がどのように変化するかを見たいだけなのです。この2つのパラメータ（あるいは少なくともその比）のニュースパラメータへの依存性をMOを使って研究しようと考えています。

均衡という概念は、現在の経済学にとって非常に重要なものである。その実現可能性、持続可能性（効率性）等。ケインズ以前は、均衡は常にそれ自体で達成されると考えられていた-「市場の見えざる手」）現在では、経済はそれ自体では有効な均衡を保つことができないと考えられ、そのために国家の役割が絶えず増大することになる。

持続可能性というのは、国家が経済を持続可能なものにしようとすることから来ています。

ニュースに対する反応は短期的なものもあれば、時間をかけてブレていくものもあります。発表前に弾き出されることもある。同期が取りにくい。やはりTAにかかってる。重要なニュースは、大手がマニュアルモードで流すようです。そして、ロボットの出番です。ロボットの仕事はトレースしやすい。

 
アレクセイ・ニコラエフ：

なるほど。また、同期を保証することは不可能だと思います。ニュース近辺で分散やドリフト率がどのように変化するかを見たいだけなのです。この2つのパラメータ（あるいは少なくともその比）のニュースパラメータへの依存性をMOを使って研究しようと考えています。


レジリエンス（resilience）とは、明らかに別の意味で使われているようですが、関連性があると思われます。

状態、分散や幅、速度などを比較するのと同じように、私もそう思います。また、調査対象区間の分散と長いほうの分散の比率。そして、ポイントになる比率で。一回の推定で、そのポイントからウィンドウをスタートさせ、ポイントを戻してドロップするアルゴリズムを書きます。そんな手動式フィルター。

私はケインズが好きなのですが、それは後回しにして。

私は問題を単純化して、新しいデータに対する条件なしの均衡だけにします。私たちは過去のデータを持っており、均衡を保つべきか、それとも動きの方向を選ぶべきか、新しいデータが出るたびに判断する本当のポイントがあるのです。価格が限界を超えなければ、均衡は安定しており、超えて長期間とどまれば、フィルターを通過し、均衡処分を変更する必要がある。

 
Uladzimir Izerski：

ニュースの背景をどのように考慮してマーケットを分析 されているのか、私には判断がつきません。見逃した時に何か見落としていたのかもしれません）。

価格チャネルの速度とその幅を変えることで

 
Valeriy Yastremskiy：

状態、分散または幅と速度を比較するのと同じように、私もそう思います。また、調査した区間の分散と長い区間の分散の比。そして、ポイントになる比率で。一回の推定で、そのポイントからウィンドウをスタートさせ、ポイントを戻してドロップするアルゴリズムを書きます。そんな手動式フィルター。

私はケインズが好きなのですが、それは後回しにして。

私は問題を単純化して、新しいデータに対する条件なしの均衡だけにします。私たちは過去のデータを持っており、均衡を保つべきか、それとも動きの方向を選ぶべきか、新しいデータが出るたびに判断する本当のポイントがあるのです。この問題は、均衡の限界があり、その限界を定義することで単純化されます。 価格が限界の外に出なければ均衡は安定しており、外に出て長いままであれば、すなわちフィルターを通過すれば、均衡の処分を変更する必要があります。

標準的なアプローチの1つは、同じCUSUMである。しかし、それは価格の増分に適用されるのではなく、使用するモデルの誤差に適用されるのです。

 

ゲーム理論の知識がある人

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https://cran.r-project.org/web/packages/EvolutionaryGames/vignettes/UsingEvolutionaryGames.html

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