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 2184

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mytarmailS:

ま

僕と一緒なら100倍簡単だ

このアルゴリズムではチャンネルを画像として見ているので、今のところその方が簡単だし、異なるTFにも拡張できる

そうですね......集計に使うには便利ですね。ZZによる構築-値動きの本質を表現するのに役立つと思います。

mytarmailS:

では、そのカット内容とは？

予測変数の有効性をグローバルに分析したわけではありませんが、今のところ、戦略への依存性があることがわかります。

一般に、今は予測変数の選択、特定のTSに対する有用性についての研究を続けています。量子の分析では、私は4から100予測子を選択し、結果は同等ですが、最後のケースでは、私はすでに選択の妥当性を理解している、私は訓練をせずに選択するので、単に分析によって、先に書いたように、結果を改善する目的 - それは、単にモデルのすべての予測子と同じ数の量子のグリッドの検索よりも常に良好ではありません。

例えば、予測変数の選択は非常にシンプルに行うことができます。予測変数を取り、各サンプル（トレーニングサンプルとテストサンプルでも）の各量子で応答（パーセント1）がどのように変化するかを見ます。

各量子の偏差のモジュールによる 平均デルタが小さければ、量子化は正しく、予測器は有用であるが、そうでなければ、良い予測器でも役に立たないし、おそらく全く有用でない。

フィボナッチ・レベル・ルール :)

 
Valeriy Yastremskiy：

ここでは、すべての標準的なTF132のバーを見て、それは異なっています。(または提案された144）。1000本を超えると、シリーズの記憶がなくなるような気がします。つまり、大きなTFの状態を見る必要があるのです。しかし、今のところ、異なるTFのデータをどのように用意すればよいのか、見当がつきません。

そこに別のアイデアがあります。チャンネルは1日だけ作られ、大きい方が作り直すのはあまりに退屈です :)

 
Renat Akhtyamov：
これはMoDシリーズのトピックでしょうか？

確かにそうですね。

 
mytarmailS:

インクリメントとかゼロとかバランスとかじゃなくて、 AMOに チャンネルを描かせたらどうだろう、と。

MOのことは知っている。しかし、AMOとは何でしょうか？

 
Valeriy Yastremskiy：

意味を持つスケール、小さなTFは大きなTFを読み解くもの。

意味がわからない...。

それは自然の法則であり、公理である...。

 
elibrarius:

AMOのことは知っている。しかし、AMOとは何でしょうか？

同上 ）機械学習アルゴリズム AMO

ただ、MOと書くのは必ずしも正しくないのですが...。


例えば、「機械学習」をクラスラベルに学習させたところ

クラスラベルに「機械学習」を学習させてみた

あまり派手ではないでしょう？

でも、AMOは大丈夫です。

 
mytarmailS:

意味が分からない......。

それは自然の法則であり、公理である...

エクストレイルのマニュアルロジックでは)))低TFのエクストレムでは、高TFのローソク足内部の挙動を示します。また、例えばトレンドイコールではなく、一様で ない、つまりカオス的であれば、トレンドの始まりのシグナルは存在しないことになります。上位TFのトレンドは、下位TFの上昇トレンドと下降トレンドで構成されています。これは良い確認です。

それは、チャンネルでも同じです。でも、データをどうレイアウトするかは、私にはわかりません。

 
Renat Akhtyamov：
これはMoDシリーズのトピックでしょうか？

もう、猿真似であることは明白です。誰も疑わなかった。

今週、殉職者が負けなかったら、ラッキーです。

もう、あなたにはうんざりです。実は、いつもそうなんです。


 
マキシム・ドミトリエフスキー：

というのは、もう猿真似であることは明白です。実際、誰もそれを疑っていなかった。

今週、あなたのマーモセットが吸い込まれなかったら、ラッキーだと思ってください。

もう、あなたにはうんざりです。実際、いつも通りです。

おいおい、お前が言うところの聖杯って やつを見せてくれよ。

記事を書いたり、他人の記事をここに載せたり、人の脳みそをいじくり回すくせに、市場では何もしない......。

しかも、でたらめを言うな、無駄だ、お前と話すのは嫌なんだ。

;)

 

複数の値を1つで表現し、複数に変換する技術をご存知の方はいらっしゃいませんか？

精度を 落とさずに

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