Привет, Хабр! Сегодня рассказываем о наших трех крутых мероприятиях для разработчиков в марте, которые связаны с технологиями Microsoft Azure. Среди тем: основы искусственного интеллекта , DevOps с GitHub и основы работы с данными . Ну и без бесплатных возможностей по сдаче сертификационных экзаменов Microsoft как обычно не обойдется...
AQR（運用資産約1500億円）で半年間チーフタイピストとして働いていたとの記述のみ 発見した。
とにかく、この本は全体としてのプロセスのアウトラインとしてしか役に立ちません。
私の曾祖父は機械工のチーフで、立派な地所と都心に家を持っていました。おそらく遺伝子の記憶でしょう。
価格以外のデータで、例えばファンダメンタルズで既に実験された方はいらっしゃいますか？
おおよそこのようなものです。一日の始まり（時間）にすべての主要国と世界 経済のすべての可能な基本指標を入力し、一日（時間）の値動きの分類器または回帰器。
価格以外のデータで、例えばファンダメンタルズで既に実験された方はいらっしゃいますか？
このように、一日（一時間）の始まりに、すべての主要国と世界 経済のありとあらゆるファンダメンタルズを入力し、一日（一時間）の値動きの分類器または回帰器を入力します。
最近、プラドの作品を勉強しているんです）。そこで、「ファンダメンタルデータは極めて規則的で低頻度である」という著書の言葉を引用してお答えします。市場で公開されていることを考えると、そこに利用価値があるとは思えません。"
TPやSLのマークが入ったモデルを長い間いじくりまわしました。
TP=SL=50を基準にしました。こうすれば、間違えただけですぐにトレーニングの成果を確認することができます。最初はOOSで45％くらいでした。実際の取引で使えそうな仕掛けをたくさん用意して、最大40％まで増やしました。13000回の取引から8ヶ月で5300回の損失、つまり約2500回の取引で50ptの純益。ドローダウンは、約100回の取引で、1回の取引で預金額の1％以下、もしくは0.5％を使うことができることです。
しかし、結果的にはユーロの上昇が続いた2017年2月～9月の区間を成功させる実験となった。
半年前や後ろにずらしたり、OOSプロットを1-2年に増やしたりすると、49%の誤差が生じます ...OOSで55％。
0エラーでトレースし、10, 20, 30, 40%に調整したものをすべて試しました。感想は常に50％（ラッキー2017を除く）。
つまり、価格が50pt上がるか下がるかを単純に50%よりよく予測することは不可能です。 私は価格の差分をトレーニングしました。ジグザグにCMEからの出来高を加 えると2～3％（2017年）追加されるが、他の期間ではCMEの出来高は何も与えない。
TP!=SLのバリエーションも再計算すると、利益がゼロになります。
一般的に、TPとSLのマークアップの仕事は、期待できないと思います。
今は、先生なし（先生のランダムマーク付き）の学習に切り替える予定です。しかし、半年から1年でのドローダウンでもほぼ同じ成功率があるらしい（最近の記事から判断）。
今はティーチャーレス・トレーニングに切り替えようと思っています（時々ティーチャーマークアップあり）。しかし、どうやら半年から1年でのドローダウンでもほぼ同じ成功率らしい（最新の記事で判断）。
それも仕方がない...。同じかそれ以上の削減で、先生の時（より「高い」）よりさらに悪いです。
一般的に、私はパターンとそれを抽出する方法を見つけることに別の顔を持っていますが、そのようなビジョンを獲得するために、1000 +モデルで訓練する必要があります...
私は（確かに）機能の空間を 広げることが秘訣だと思います。モデルは「情報飢餓」であり、あまりにも単純で、あまりにも原始的です......。私たちは原始的に市場を見ており、私たちのモデルもそのように原始的なのです。
バカな人は「あの機能がどうのこうの、帰国子女がいるんだから、他は全部派生商品だ」と言います。
考える人は、局所的にでも何かを見つけるには、かなりのパワーが必要だと理解しています。10層ニューロン（バカのためのポップソングです）の話ではなく、常識の話をしているのです...。
インタラクティブなビジュアライゼーションとスライダーを備えたパターンファインダーを発明（今のところ頭の中だけですが）。例えば、季節のパターンのようなパターンを素早く見つけることができるが、その拡張版（条件付きの季節のパターン）。
これらすべてを視覚化するクールなライブラリ（python）を見つけたので、勉強しなければならない。
何か発見があれば、即座にボットを生成することができます。この検索の意味/ロジックは何ですか？
探索は事前探索。小さな力で探索し、何かが見つかれば、力を引き上げる。OHLCからMOモデル内のトレードの利益を計算するテスターを作りたい（テスターに出力しない）。
取引開始時の買いの瞬間や、売りで建てた場合の決済時に、スプレッドや手数料を価格に上乗せするアイデアをずっと考えています。
標準フィールドには、バーごとの最小スプレッドが格納されます。 唯一のオプションは、すべてのリアルティックでテストを実行し、このリアルスプレッドを見つけることです。しかし、これは長いのでファイルに保存する必要があり、システム全体が複雑になってしまいます。
スプレッド＋手数料＋もう10ptでいいんじゃない？テスターで成功した取引の数は減少し、成功したモデルが全く見つからなくなります。
一方、10ptは、母国証券会社でのスリッページや、他の証券会社でのスプレッド条件の悪さをカバーするものです。
何かアドバイスはありますか？
OHLCからMOモデル内のトレードの利益を計算するテスターを作りたい（テスターに出力しない）。
取引開始時の買いの瞬間や、売りで建てた場合の決済時に、スプレッドや手数料を価格に上乗せするアイデアをずっと考えています。
標準フィールドには、バーごとの最小スプレッドが格納されます。 唯一のオプションは、すべてのリアルティックでテストを実行し、このリアルスプレッドを見つけることです。しかし、これは長いのでファイルに保存する必要があり、システム全体が複雑になってしまいます。
スプレッド＋手数料＋もう10ptでいいんじゃない？テスターで成功した取引の数は減少し、成功したモデルが全く見つからなくなります。
一方、10ptは、母国証券会社でのスリッページや、他の証券会社でのスプレッド条件の悪さをカバーするものです。
アドバイスをお願いします。
そうですね、でも、どのバーのことでしょうか？時間単位、日単位、あるいはティックバー？
アドバイスしてくれるが、どのバーを指しているのか？時間単位、日単位、あるいはティックバー？
M1-M5