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 2353

[Aleksey Nikolayev]

マキシム・ドミトリエフスキー：

まさかFXで )

この本の他のトピックに行くと、さらにニガテなことがあります。

入札と質問で別々にカウントして、何とか合算した方がいいのでしょうか？おそらく、何の意味もないでしょう。

すでに多量の埃で汚染されているのだから、理屈はそうだろう)。

[Mikhail Mishanin]

Aleksey Nikolayev:
騒ぐより、もっと意味のあることをすべきなのかもしれませんね（笑)。例えば、プラドから何かを分解して みる。インバランスバーという考え方は面白いのですが、FXにどう応用 できるのかがわかりません。

ロシア語訳のプラドはあるのでしょうか？

[Aleksey Nikolayev]

ミハイル・ミシャニン：

プラドのロシア語訳はあるのでしょうか？

しかし、それは 英語の方がいい。物語は簡潔かつ複雑で、詳細は記事で得なければならないが、誰もロシア語に翻訳してくれない。

[Maxim Dmitrievsky]

ローマ字 表記：

では、彼の本は何のためにあるのでしょうか？

;))

リサンプリングやランダムフォレストの 学習について有用なことが書かれていますし、一般的に様々な手法に触れるには良い資料です

[Maxim Dmitrievsky]

アレクセイ・ニコラエフ：

入札と質問で別々にカウントして、何らかの方法で合算した方がいいのでしょうか？もっとも、それはナンセンスだろう。

かなり汚染されているので、論理的に聞こえる）。

どんな夢を見たのか知らないが、そういうのは意味があるときだけだ）。

[Aleksey Nikolayev]

マキシム・ドミトリエフスキー：

このような変身をどんな夢で見たのか知らないが、実際に意味があるときだけ意味があるのだ）それ以外は同じ連子

わからない）でも、プラドのようになりたい人は、プラドのように考える必要がある)

たしかにRenkoのように見えるが、CUSUMとの関連もある。

[mytarmailS]

時系列の 予測可能性をどのように向上させるか

ジグザグ分類を例にとると...。

ボラティリティの正常化

0) 空のベクトルを作成する

1) サイズ n のスライディングウィンドウで価格に従う。

2) スライディングウィンドウ内の価格を0-1の範囲に正規化する。

3) 正規化された最後の値と前の値との差を空のベクトルに書き込む。

4) ベクトルに対して累積和をとる

Pコード（可能であればNAの逆補正あり

roll.r01 <- function(x,n=10){
    res <- rep(0,length(x))
    for(i in n:length(x)){
      ii <- (i-(n-1)):i
      res[i] <- tail(diff(r01(x[ii])),1)
    }
    if(any(is.na(res))){
      print(   paste("WARNING vector haves NAs",sum(is.na(res)))    )
      res <- imputeTS::na_ma(res)
    }
    return(cumsum(res))}

補助正規化機能

r01 <- function(x)    (x-min(x))  /  ( max(x) - min(x))

これは、赤い行が価格、青い行がボラティリティに応じて正規化されたものである。

見てわかるように、このシリーズはすべての価格特性を備えているが、より安定した特性を持っている。

NWのスロープ分類の品質を比較してみましょう。

ターゲット - WPの偏角

兆候 - 12種類の標準的な指標

AMO - forrest , 同じパラメータとsidsを使用。

トレース 10k , テスト 10k

標準価格での予測

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction   -1    1
        -1 3416 1894
        1  1582 3108
                                         
               Accuracy : 0.6524       

値洗い予想

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction   -1    1
        -1 3504 1568
        1  1332 3596
                                         
               Accuracy : 0.71           

ぜひ、推理してみてください!!!!

[Andrei Trukhanovich]

アレクセイ・ニコラエフ

リテールFXという故郷の巣を離れる時が来たということでしょうか。

一ヶ月で預金が増えるような小さな機械があれば残る意味もあるが、それ以外の場合は他の場所で働いた方が楽である。

[Forester]

mytarmailS:

時系列の 予測可能性をどのように向上させるか

ジグザグ分類を例にとると...。

ボラティリティの正常化

0) 空のベクトルを作成する

1) サイズ n のスライディングウィンドウで価格に従う。

2) スライディングウィンドウ内の価格を0-1の範囲に正規化する。

3) 正規化された最後の値と前の値との差を空のベクトルに書き込む。

4) ベクトルに対して累積和をとる

Pコード（可能であればNAの逆補正あり

補助正規化機能

これは、赤い行が価格、青い行がボラティリティに応じて正規化されたものである。

見てわかるように、このシリーズはすべての価格特性を備えているが、より安定した特性を持っている。

NWのスロープ分類の品質を比較してみましょう。

ターゲット - WPの偏角

兆候 - 12種類の標準的な指標

AMO - forrest , 同じパラメータとsidsを使用。

トレース 10k , テスト 10k

標準価格での予測

値洗い予想

憶測を呼び起こす!!!!

利益を比較するのがよい。気のせいではありません。

[sibirqk]

mytarmailS:

時系列の 予測可能性をどのように向上させるか

ジグザグ分類を例にとると...。

ボラティリティによる正規化

基本的には、トレンドラインを構築して、それを元の系列から削除するのとほぼ同じです。確かにこの残差は予測しやすいのですが、すべてはトレンド予測次第なのです。トレンドを予測するためには、少なくとも価格が将来どのように推移するかをおおよそ知っておく必要があります。しかし、それがわかれば、アコーディオンは必要ない。つまり、これまでのすべてのステージを意味しているのだ。