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 2174

[Forester]

Alexander_K：

うん...

被写体が日に日に良くなっていく。

そして、それは簡単なことのように思えるでしょう。ここにはMOのコリファイがありますが、現実的には、予測力を持つような魔法の特徴を提案できる魔法使いはいません（よね？もちろん、これが実際に素晴らしいチップスであることは理論的に証明されているのだが......。

つまり、予測のための最も単純なモデルは、ACFがゼロでない定常過程の次の戻りの符号であることは、私ではなく、すでに誰もが言っていることなのです。

私たちはACFに恵まれています。相場がどうであれ、常にゼロではないので、苦しんでいる人たちに大きな希望を与えています。

しかし、定常性はどこにあるのだろうか。また、次の増分がぶっちゃけ=0かもしれないとしたら、どうやってその符号を予測できるのだろうか。

エヘン。すでに何度も創世記の一節を紹介している。もう一度見せます。

「
この場合、そのようなバーのOPEN間の時間間隔の分布は指数関数的であり：

、増分の分布は二重三角形である：
。

さて、このようなリターンの分布があれば、次のリターンの符号を予測することは、それほど不可能なことではないように思われる。

エヘン...

4ティックまでならOK？OHLC？

[Maxim Dmitrievsky]

Renat Akhtyamov：

ただ、条件が険しいんです。

手数料はスプレッドの6倍です。

どんなシステムでもそこで通用するわけではありません。

;)))

よし、じゃあイワ

私は、少なくともセントで動作させるので、市場に迷惑をかけないように、言っておきます ;)))

でも、デモでやってもいいし、気にしない。

コミッショナーだからこのような結果になったのであって、スプレッドは小さい。

[Aleksey Vyazmikin]

ありがとうございました。単純な全文ニューラルネットでオートエンコードの原理を使おうとしたが、完全に成功したわけではない)))体験談を再考すべきかもしれません)))

コードが参照されているので、実装はどこを見ればいいのかわからない。

この20件のうち、関連するインプットを保有している、あるいは近似的に保有できる16件に限定して分析を行っています。ノートブックconditional_autoencoder_for_trading_datadem では、関連する測定基準を計算する方法を説明します。

[Uladzimir Izerski]

尊敬するMOの皆さん、2つ3つ5つ10つ先の予測をしてみたことはありますか？それとも歴史上だけ？そういやデモでも結果の書き込みが無いな。すみません、忘れてました。"Spitfire "はネガティブな結果を示しました。2回です。へえー、そうなんだ。

[iwelimorn]

Aleksey Vyazmikin：

コードは参照されているが、実装はどこを見ればいいのか不明だからだ。

この20件のうち、関連するインプットを保有している、あるいは近似的に保有できる16件に限定して分析を行っています。ノートブックconditional_autoencoder_for_trading_datadem では、関連する測定基準を計算する方法を説明します。

でも、そこには何かがある。

https://github.com/0b01/recurrent-autoencoder

[Evgeniy Chumakov]

Uladzimir Izerski：

ビールを何杯か飲んだようだな、兄弟。ビールは思考中枢に悪いですしね。

1.あなたは私の兄弟ではありません。

2.私はビールを飲まなかった。酒好きのあなたは、思考中枢のためにコニャックを買ってきてください。へっへっへ

[Maxim Dmitrievsky]

でも、そこには何かがある。

https://github.com/0b01/recurrent-autoencoder

良いバリエーションパッケージがあれば使いたい。PyTochの上に乗っている

https://pyro.ai/examples/index.html#

[Alexander_K]

elibrarius:
最大4ティックまでなら大丈夫？OHLC？

既にお答えしましたが、あるデムコはイコールティックバー（Alpariによると1バー100ティック）を形成し、そのバーのOPEN価格を使って仕事をしています。

実際、初期の流れは細くなり、このような異常な増分の分布を持つ最も単純な流れが得られる。デムコは、これを市場プロセスの「始祖」と呼んだ。

私自身、彼のデータを確認したところ、確かにそのような刻みで定常過程が得られています。

質問：この増分を取って、ニューラルネットワークを研究し、密かに 聖杯を 取るのはどうでしょうか？

答えは、「わからない」です...。なんか作業用TSがあるので、このオプションはいつか後回しにして...。

[iwelimorn]

マキシム・ドミトリエフスキー：

すべて同じですが、2017年からのテストに合格しています。

ロットを上げ、3年間で3.5k%。最大残高ドローダウン10％、絶対値23％。Z.I.君なら、もっとうまくやれるよ。Pythonのソースコードは記事にします。

エンジョイ

ボムシェル!

[Maxim Dmitrievsky]

welimorn:
Bomb!

サインにスプレッドが加わる有能さは、さらに向上するはずです。週明けに調べてみます。