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 2181

[Aleksey Nikolayev]

Valeriy Yastremskiy：

トレンドの変化という概念だけでは十分ではありません。少なくとも私には効果がありませんでした。5-7州減らせばいいのですが、最低でも状態パラメータを増やさなければならないので、かなり複雑になってしまいます。

トレンドの急激な変化とスムーズな変化は別物である、など。基本的に、価格行動のSBからの乖離の可能性の種類は無限にある。ある種類から別の種類への変化の可能性をすべて取ると、無限大の2乗になる)

私の考えでは、実用的なモデルは多くのパラメータを持つことはできません。そのため、価格全体を表現することはできず、一部の小片や個々の 側面のみを表現することになります。もうひとつは、このような単純な部分モデルは、より複雑ですべてを包含するモデルを単純化することによって得られるということだ。

[Valeriy Yastremskiy]

アレクセイ・ニコラエフ：

急激なトレンドの変化とスムーズな変化は別物である、など。基本的に、価格行動のSBからの乖離の種類は無限にあり得る。ある種類から別の種類への変化の可能性をすべて取ると、無限大の2乗になる)

私の考えでは、実用的なモデルは多くのパラメータを持つことはできません。そのため、価格全体を表現することはできず、一部の小片や個々の 側面のみを表現することになります。もうひとつは、このような単純な部分モデルは、より複雑ですべてを包含するモデルを単純化することによって得られる場合があるということだ。

トレンド（フラットとは速度がゼロのトレンド）、チャネルの狭まりと広がり、バーの幅が高安の平均幅より大きく、チャネルエッジが互いに相関せず一定でない場合のフェンスの3種類に落ち着きました。前の状態と現在の状態に応じて、信号点の出現を判断するアルゴリズム。表示される場合とされない場合があります。

信号点、状態変化点。

[Maxim Dmitrievsky]

うまく描けないんです。断片的な線で描くだけでいいんです。

[Aleksey Nikolayev]

マキシム・ドミトリエフスキー：

うまく描けないんです。ピースラインだけで良くなっています。

どことなく「石墨」を彷彿とさせる。

[Evgeniy Chumakov]

Alexander_K：

あるデムコがイコールティックバー（Alpariのデータでは1バー100ティック）を形成し、そのバーのOPEN価格を使って作業していたのです。

100ティック間隔のティックをいくつか集めてみました（デモで）、もちろんデータは足りませんが、投稿された図面とは違うようです。

ほとんどの場合、この間隔は特定のアカウントに対して選択されるはずです。

もし、もっとデータを保存したい人がいれば、mql4用のティックコレクタを添付します。

[Aleksey Nikolayev]

Valeriy Yastremskiy：

トレンド（フラットとは速度がゼロのトレンド）、チャネルの狭まりと広がり、バーの幅が高安の平均幅を上回り、チャネルの端が互いに相関せず一定でない場合のフェンスの3種類に落ち着きました。前の状態と現在の状態に応じて、信号点の出現を判断するアルゴリズム。すでにあるのかもしれないし、ないのかもしれない。

の信号点、状態変化点。

視覚的な分析に適したアプローチです。標準的なmatstatの手法を使おうとすると、分散が未知のSBの範囲型（高低）の分布を読むのが難しくなります（サンプルからも推定している場合）。

[Forester]

Evgeniy Chumakov：

もちろん十分なデータではありませんが、投稿された写真のようなことはありません。

ほとんどの場合、この間隔は特定のアカウントに対して選択されるはずです。

もっとデータを保存したい人がいれば、mql4のティックコレクターをレイアウトしてみます。

アルパリ・リアルでは、1分間に300ティックを配信しており、3つの相場・流動性プロバイダーからのティックを組み合わせています。彼らのデモは何倍も小さい。他のDCも同様に違う数字が出ます。
300ティックを100とした場合 - つまり、1分バーの代わりに100ティックを3本となります。

その考え方は普遍的なものではありません。ある証券会社では1人、別の証券会社では1人...。十五日...

[Valeriy Yastremskiy]

アレクセイ・ニコラエフ：

視覚的な分析には、この方法が適しています。標準的なmatstatの手法でやろうとすると、分散が未知のSBのハイロー値の分布を読むのは難しいでしょう（サンプルからも推定される場合）。

戻り値のロジックで停止し、値が回廊の外にある場合は、そこから平均値をダイヤルアップし、平均値が変化した場合は、その変化は重要であり、以前の値に戻った場合は、異常値を削除します。スピード、トレンドの変化には問題ないが、より複雑なパターンには...。が取り組んでいます。私は、セグメント上の平均高値安値またはオープンクローズに対する最大値の最小値の平均差の比率として分散を推定しています。

リターンがなければ、まだ変動点を判断することはできませんね。

[Alexander_K]

Evgeniy Chumakov：

もちろん十分なデータではありませんが、投稿された写真のようなことはありません。

ほとんどの場合、この間隔は特定のアカウントに対して選択されるはずです。

もっとデータを保存したい人がいれば、mql4用のティックコレクターを送ります。

まあ、どうでしょう...。

ここで、具体的に。

データ形式：Time; Open; High; Low; Close; Real Volume
2016年初頭から2017年末までの2年間、Dukascopyのリアルティックを変換したデータ です
1バー100ティックでバースライスして います。バータイミングは最初のティックタイミングから取得していますが、MTの時間保存 形式ではチャート上にマイクロ秒を表示することができないため、残念ながらマイクロ秒は含まれていません。

チェックすると-すべて正しく、定常性と二峰性が得られます。

おそらく、私が言っていないことがあるのでしょう。気にしないでください。

[Mikhail Mishanin]

elibrarius:
Alpari realは1分間に300ティックを出力します。これは3つの気配値/流動性プロバイダーからのものを組み合わせています。彼らの持っているデモは、その何倍も小さい。他のDCも違う数字を出します。
300ティックを100とした場合、1分足の代わりに300ティックになります。

でも、一般的には、普遍的な考えではないと思います。1つのDCは1つのために、別のDCは別のために、、、。十五日

フィルタリング（変換）液のDB/DCはいつでも変更可能です。以前のM1データを比較しても、DB/DC間で大きな差があり、MT4とMT5端末の1DCのM1の差さえもありました