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 2321

[Rorschach]

mytarmailS:

いや、そんなことは全然...。

マーケットは固定されていない、アルゴリズムはその上で訓練されていない、生まれたら即死、過去に学んだことは未来に繰り返されることはない......。

据え置き型にしたらどうだろう。

1) その場で主要な高調波を "k "選択し、市場モデルとして取り込む。

2) しかし、これらの高調波も、周波数、位相、振幅が時間と共に「浮遊」します。

3) 各高調波が 同じ周波数、振幅、位相になるように恒久的に調整する方法を見つけなければならない 。

これを得ると、勉強に便利な正弦波の和でできた「市場モデル」が得られ、その中のパターンは、高調波が同じダイアパソンにあるように常に繰り返されることになります

まずは人工的なシリーズで試してみてください。現実的ではないと思っています。このような変換を発明したとしても、ほとんどの場合、遅れをとることになります。

[Maxim Dmitrievsky]

ロールシャッハ：
この 凸凹は？これがフィルタリングの基本です。

信号の循環を止めてMOを始めると、多くの発見があります。

でも、焼け野原になったDSPとは戦いたくない。

[mytarmailS]

ロールシャッハ：

まずは人工漕艇で試してみてください。これは現実的ではないと思うんです。そのような変換を考えることができても、ラグが発生する可能性が高い。

相場は2つの正弦波＋トレンドは線形、または同じく正弦波で記述できるというものです。

5-3-5という古典的なエリオットモデルを得るためには、正弦波は互いに正しい周波数を持っていなければならない......。といった具合に、輪になっていきます。

そして、ヘッドショルダー、ダブルトップなど、すべてのTA形状が現れます。

video - shifting phases in harmonicshttps://radikal.ru/video/oVpWCd1Q1pA

価格を同じ形（明確なパラメータ）にする方法を見つければ、成功は約束されたようなものです。

ここでは、さらにクールな、すでにトレンドと、あなたは明らかに3-5構造を見ることができます。

[Rorschach]

mytarmailS:

市場はたった2つの正弦波で表現できる＋トレンドは線形、あるいはまた正弦波であるという考え方です

5-3-5という古典的なエリオットモデルを得るためには、正弦波は互いに正しい周波数を持っていなければならない......。といった具合に、輪になっていきます。

そして、ヘッドショルダー、ダブルトップなど、すべてのTA形状が現れます。

video - shifting phases in harmonicshttps://radikal.ru/video/oVpWCd1Q1pA

価格を同じ形（明確なパラメータ）にする方法を見つければ、成功は約束されたようなものです。

ここでは、さらにクールな、すでにトレンドのある、3-5構造をはっきりと見ることができる...。

これは、永久機関の領域からです。ほぼ毎日、構造が変わります。

UPD 反対側に、ある範囲で周期が変化する正弦波がいくつかあるとします。Hilbert-Huang Transformの既成の解法もある。そこから、あなたの問題を解決することが容易になります。でも、すぐにわかるのですが、右側からのアプローチには問題があるのです。

[Aleksey Nikolayev]

価格には、分解されるべき固有の「モード」があります。マンデルブローがフラクタル性について語ったときの意味。

[Valeriy Yastremskiy]

Aleksey Nikolayev:
価格には、それぞれ分解される自然の「モード」があります。マンデルブローが「フラクタル性」と言ったのは、このことである。

パターンのフラクタル性と類似性は別物です。異なるスケールでの類似性の相関をキャッチするのは大変な作業です）でも、何かあるんです。

[Aleksey Nikolayev]

Valeriy Yastremskiy：

異なるスケールでの類似性の相関をキャッチするのは大変な作業です。

そこで、マルチフラクタルという概念が考案され、そのためにマルチフラクタルスペクトルが考えられている。この場合、ストキャスティック・フラクタルと呼ぶのがより正しいでしょう。こんな 感じに仕上がります。

[Valeriy Yastremskiy]

アレクセイ・ニコラエフ：

そのためにマルチフラクタルという概念を考案し、マルチフラクタルスペクトルを検討する。さらに言えば、確率的フラクタルと言った方がより正しい。という ようなことが判明しました。

良い記事ですね。しかし、小さなシリーズの長さの場合。私にとってのシリーズのフラクタル性とは、異なるスケールにおけるいくつかのルールや動作の同一性のことです。そして、マルチフラクタルスペクトル...どのように適用できるのか理解できない。

[Aleksey Nikolayev]

Valeriy Yastremskiy：

良い記事ですね。しかし、列の長さが短いために私にとって、シリーズのフラクタル性とは、ある種の同じルール、あるいは異なるスケールでの振る舞いのことです。そしてマルチフラクタル・スペクトル...応用が利きませんね。

私見ですが、私たちの目的からすると、この記事はあまり良いものではなく、マルチフラクタルとストキャスティックを組み合わせたアプローチの例として選んだだけなのです。

大雑把に言うと、マルチフラクタル＝多数のフラクタルから構成され、スペクトルはそれらの基底フラクタルが持つ次元である。しかし、「スペクトル」という概念を弄ることで、例えば、異なるスケールでSBとの違いの度合いを示す関数など、我々に適したものを考え出すことができるのです。

[mytarmailS]

ロールシャッハ：

これは、永久機関の領域からです。波動ドライバーの場合、ほぼ毎日構造が変わります。

波動メーカーなんてクソくらえで、パトロンやフィギュアなどのナンセンスな「ミステリアス／ミステリアス」市場全体を表現するには、2つか3つの正弦波で十分だということを示しただけです。

そして、それが十分であれば、そこからマーケットモデルを作り、それ以外はゴミだから捨てればいい......。

科学の世界では、複雑なシステムを予測するために、システムのモデルを作成する。 モデルはプロセスを簡略化して表現するが、必要な特性は残して おく...。

実際のプロセスよりも予測されるモデルを研究し 何をするのか...結果は同じ...。

私たちはノイズのために最適化するのであって、それ以上のことはしないし、予測される対象を全く理解しないまま......です。

だからこそ、まずはシンプルでわかりやすいマーケットモデルを作らなければならない、サインウェーブはその格好のツールなのです。

ロールシャッハ：
ある範囲で周期が変化する正弦波がいくつかあるとします。

一つのカオスから別のカオスが生まれ、そこから離れなければならないのです。

ロールシャッハ：

しかし、私はすぐに言いますが、どのような方法でも右端には問題が発生します。

ここで、あなたのアプローチの結果を紹介します。