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 2276

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マキシム・ドミトリエフスキー：

https://www.google.com/search?q=Piecewise+Aggregate+Approximation&oq=Piecewise+Aggregate+Approximation&aqs=chrome..69i57j0j0i22i30l5.177j0j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8


または直接、柄の入った袋

時間、振幅、周波数に不変な方法が必要です。

 
mytarmailS:

上で描いたパターンを認識するために、対数計算がどのように役立つのでしょうか？

そう思っていたのですが...。

 
mytarmailS:

時間、振幅、周波数に対して不変である必要があります。

第一近似を行い、正規化する

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

一次近似、二次正規化

時間の正規化はどのように行うのですか？

 
mytarmailS:

時間の正規化はどのように行うのですか？

バカじゃねーの？ 内挿補間でアップサンプリングかダウンサンプリングか

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

バカじゃないの？ 補間による時間的なアップサンプリング・ダウンサンプリング

だめ

内挿・外挿はサイズの違うウィンドウでやるのと同じでクソゲー。

それがどれだけ時間がかかるかわかっているのでしょうか？ 反復のたびに

 
mytarmailS:

対数を使うと、上で描いたようなパターンをどのように認識できるのでしょうか？

それぞれのピースを対数化すればいい。意味 - 系列X(t)から系列log(X(t))へ。それから、シフトを覚えておくことです。そして、DTWをすることができます。

 
mytarmailS:

だめ

内挿・外挿は、大きさの違う窓をねじ込むのと同じで、同じ損失です。

どれだけ時間がかかるかわかっているのか？ 反復のたびに

何が言いたいんだ？
2時間の夜間変動と20分の昼間変動、形は似ていても、原因も原動力もパターンも参加者も違うのです。
そして、20分と3時間の日内変動も異なります。


例えば、時間や振幅が30〜50％以内の差であれば、見合ったものだけを1つのパターンとしてまとめるべきだと思います。

 
elibrarius:

なぜ、こんなことを？

同じ柄のものが市場にないため ...確かに一定の尺度で確認したい、別の尺度で確認したい

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