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 2169

[iwelimorn]

マキシム・ドミトリエフスキー：

天才的なことをするんですね ) 月曜日から、お気に入りに入れて 見ます。

ありがとうございました。せめて「理論的」な根拠を薄めるための何かが...。

[Maxim Dmitrievsky]

welimorn:

必要であれば、2つのクラスタの特徴量分布の曲線の交点の下の相対的な面積を計算する小さなスクリプトを紹介します。

間引き方法、ターゲット分析、特徴、その他誰が見てもわかるようなものを選ぶには良い指標だと思います。

area_overlapは写真では黄色です。

話が深刻になった )

より高度な（しかし将来性のある）読み方を紹介します。

https://ml4trading.io/chapter/19

これは、密度と、オートエンコーダーを使用して事後的に特徴量とラベルをサンプリングする方法についてです。また、好みに合わせてフィーチャースペースを 移設することも可能です。

特にCVAE（conditinal variational autoencoder）は興味深いものです。

[Maxim Dmitrievsky]

+ ランダムな畳み込みカーネルによる全特徴の非相関化。

応答部分をmqlに転送して、学習済みモデルから新しい特徴量を取得できるようにしたい、端末で

https://pyts.readthedocs.io/en/latest/auto_examples/transformation/plot_rocket.html

業務範囲概括

[Maxim Dmitrievsky]

ここまで数回の実験をしてきて、結論は

生成モデルからサンプリングして、そのサンプルから学習するのは非常に良い（ただし、今のところGMM（ガウス混合モデル）だけで、オートエンコーダーは使っていない）。

ROCKETによる特徴デコリレーションはOK、汎化性が向上する

[Renat Akhtyamov]

マキシム・ドミトリエフスキー：

私の記事から、MoDの実際のTCをご覧ください。トレーニングは1ヶ月だけで、その後2年間は一般化されます。そして、それは現実であり、機能する

MAKのクロスやトレードは、私のスクリーンショットと同じように

また、なぜテスターに見せる必要があるのでしょうか？

トレードを見せるのは、//デモでもリアルでも構いません。

[Maxim Dmitrievsky]

Renat Akhtyamov：

MAとトレードの交点をスクリーンショットで表示する。

また、なぜテスターに見せる必要があるのでしょうか？

デモでも本番でも構わないから、あなたのトレードを見せてください。

まず、私にあなたの（デモまたは本物）、1ヶ月、このサービスのライブ信号を表示します。

またはボガートしないでください。

[kapelmann]

kaban_：
ニューラルネットワークの使い道は全くないのでしょうか、トレーディングに使えるのでしょうか？

そうではなく、純粋な価格(s)では、変化からの未来に関する情報がほとんどないことを、MOが「科学的に」明らかにしただけなのです。もちろん「痕跡」、パン粉はありますが、予測できません。スプレッド／手数料がすべてを食いつぶしてしまう、その原因はアルゴリズムではなく、データにあるのです。

大手ヘッジファンドは数千倍のデータ（1日テラバイト）を持っていて、HFTの取引をしているので、パンくずからパンを作ることができ、我々は***単純に、あらゆる新しいフレームワークと***ソーシャルネットワークとは異なる。

[Renat Akhtyamov]

マキシム・ドミトリエフスキー：

このサービスのライブシグナルを最初に（デモまたは実機）、1ヶ月で表示します。

ってか、屁理屈言うなよ

麸の上ではできないから見せないだけ

そして、失敗したら、なぜここで人にアドバイスするのですか？

[Maxim Dmitrievsky]

Renat Akhtyamov：

は、マッシュの上ではできないから、表示しないのです。

失敗したら、なぜ人に良いアドバイスをし続けるのですか？

監視するのか、それとも叫び続けるのか？

私は誰かにアドバイスをすることはありません。

ロシア語を勉強した方がいい。

[Renat Akhtyamov]

マキシム・ドミトリエフスキー：

監視するのか、それともくしゃみを続けるのか？

私は誰にも何もアドバイスしません。

がつがつ食べる