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 2363

新しいコメント
 
Alexander_K：

と財布の中を探しても、現金の気配はない...。

またゲージをひねってスクラップにする時期が来たか...。

 

そう、次の大発見、インジケーターレスシステム（各バーでカウントするインジケーターがないという意味）です。

ところで、ジグザグを折れ線としてではなく、単に頂点の羅列として理解する場合、最も単純な例はジグザグである。

 
Aleksey Mavrin：

それは合理的だと思います。しかし！どのような形質であっても、n->無限大であっても、最後のn個の 値になります、単に将来の 形質の値を取ることはできないからです）。

だから原理的には何も新しいことはなく、バイデンの月の星占いを置いても、属性の集まりに過ぎないのです。

市場にあるパターンを想像してみましょう。


パターンというのは、複雑な繰り返し構造のことです。

パターンは、一連の「イベント」で構成されている。 イベントとは、ルールやクラスタのことである。

イベントには、価格、時間、価値の3つのパラメータがあります。

市場は定常ではないので、 インデックスで順序を 考えることは無意味であり、考えられるのはイベントの順序とそのパラメータだけである

以下はその一例です。

非定常的な市場でも同じパターンになる


そこで課題は、このパターンを見つける ことです

言い忘れていたが、私たちも知らない出来事がある、それを探さなければならない。

 
アレクセイ・ニコラエフ：

そう、次の大発見、インジケーターレスシステム（各バーでカウントするインジケーターがないという意味）です。

ところで、ジグザグを折れ線としてではなく、単に頂点の羅列として理解する場合、最も単純な例はジグザグである。

解決策を探す))

 
mytarmailS:

市場にあるパターンを想像してみよう。

そこで、このパターンを見つけることが課題です。

例は上のAlexeyの投稿と全く同じで、あなたが自分のものを書いている間 :) です。

みんながみんな指標で動くと思っていたら、そうではないんですね。この表記は新しいものではなく、MO-erは皆、昔からこの表記と他の多くの表記、そしてその混合を使用しています。

批判しているのではなく、新しいことを理解し、自分の利益・アイデアにつなげようとしているだけです。

 

その本質は、主要な例としてTAパターン（人は何かに手を出し始めなければならない :) を設定し、歴史を通してそれらを実行し、最も曲がった瞬間を見せ、3-5のボタンを自分で分類することです、だからそれは楽しいはず）私は彼らが役に立つとは思わない、私はおそらくすべての時間をやっていると私はmqlで書き始めた、〜55％の最大値です。

でも、そのプロセス自体がベタなはずで、もしかしたらもっとアイディアが出てくるかもしれません。

ap：こんなアイデアもあります - ニューラルネットワークがここで見つけたパターンを当てる、といったようなおもちゃを市販することです（笑)。
 
Aleksey Mavrin：

この例は、あなたが自分の記事を書いている間に、Alexeyが上の記事で指摘したのと全く同じです :)

ZZは100万種類のイベントのうちの1つで、パターンを探す例ではありません。

アレクセイ・マヴリン

この表記は新しいものではなく、MO研究者は皆、長い間、この表記と他の多くの表記、そしてその混合を使用してきました。

MO-erはすべて、特徴行列「X」と応答「Y」を使用しています。

特徴行列は、一定の大きさを持つスライディングウィンドウである。

どうです、たくさんのパターンが見つかりましたか？))

MOの専門家はまだ一人も見つけていませんし、GPT-6を訓練しても見つけることはできないでしょう。


また、そのようなものをいきなり見つけることができるアルゴリズムは、ネット上では見つかりませんでしたが

 
アレクセイ・マヴリン

批判ではなく、自分にとって何が新しく、何が有用か・アイデアを理解しようとしているだけです。

新しいのは、そのようなアルゴリズムは（まったく）存在せず、市場で何かを見つけることができるものだけが存在するということだ...。

私は2つの実現を参照してください、私は専門家のアイデアに興味を持っています)) 。

 
Aleksey Mavrin：

その本質は、主要な例としてTAパターン（人は何かに手を出し始めなければならない :) を設定し、歴史を通してそれらを実行し、最も厄介な瞬間は、自分自身を分類するために3-5のボタンを表示し、それは楽しいはずです）私は利益が一度に現れるとは思わない、パターンはおそらく誰もが実行されていると私はmqlで、最大〜55％から開始されました。

結果とSBの差の有意性を計算するのも有効だろう。あるパラメータ、例えばセグメントごとに見つかったパターンの総数を選び、それが飽和レベルに対してどの程度非典型的であるかを見ることができる。SBのパラメータ分布を解析的に計算することはほとんど不可能であり、モンテカルロ法を適用する価値がある。価格から、増分をランダムにシャッフルしてSBの多くの実現値を作り、それぞれの実現値についてパラメータの値を計算する。大規模なサンプルを取得し、それに関連して、初期価格について得られたパラメータの値を見る。もし、サンプルのいずれかの端に強くシフトしている場合は、このパターンをより詳細に検討する必要がある。

 

議論された内容をわざわざ読み直す必要はないのでは！？皆さん、このスレッドで理解したことを定義しましょう！そうしないと、私たちは皆、自分の霧の中をさまよってしまいますよ。

1.入力の正規化？ 何ですか、私はそれが簡単です - 私は限界（0,1） 、（-1,+1）で数学を通してそれを曲げることができた。

2.出力の因数分解ですか、なかなか難しいですね((((；ﾟДﾟ))))

どうしたらいいのでしょうか？システムは取引されなければならない!

のどちらかを意味します。

1.最も難しい「価格」を予測する。

2.EVENTを予測する - (-1)(0)(+1) - これも疑問です)))

3.EVENTを予測する - ストッパー特定レベルのケースはない？

yes これはほんの始まりに過ぎない!!!!

ここまでで***、WITH WHICH FITNESS IS IT？

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