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 2375

新しいコメント
 
マキシム・ドミトリエフスキー：

以下は、slとtpを除いたインクリメントです。

TP = SL = 0.005、これは現在の価格から 上か下かに一定の増分があります。それに達すると、TPまたはSLがトリガーされます。

 
elibrarius:

TP = SL = 0.005 は、現在の価格から 上下に一定の増分です。これに達すると、TPまたはSLがトリガーされる

これは、ゼロに関連する売買取引の閾値である

中身のないものは取引しないでください。
 
マキシム・ドミトリエフスキー：

ここでは、インクリメント、slsなどはありません。

クラスタリング、マークアップでやったんです。一般に、マークアップされたデータの曲線はあまり良くないが、新しいデータではより堅牢 である

私の場合は、いつもその逆なんです。それとも、トレーニングセットではなく、何か別のものと比較しているのでしょうか？

 
elibrarius:

私はいつもその逆です。それとも、トレーニングセットとの比較ではなく、何か別のものとの比較なのでしょうか？

小刻み（2〜3クラスタ）にクラスタリングし、その上でトレードすると、バランスカーブはあまり良くないが、新しいデータ（トレーニング後）では安定している

となり、分類の質は常に1に近くなります。

 
Vladimir Perervenko:

この素材は もっと面白い。ただ、よくわからないのですが、コマンドラインからしか動作しないのでしょうか？どなたかご覧になった方はいらっしゃいますか？

コマンドラインでどこがどう動くのか、よくわからないのですが。一見すると、このアプローチの基本は、十分に長い時間間隔での価格行動を力学的システムとして記述することにある（確率的拡散）。このようなアプローチは、価格の本質的な非定常性のために、かなり適切でないと思います - つまり、アルファを探すという我々の主要なタスクに対してです。

しかし、プラドフスキーのような価格連動型マークアップは、どんなモデルであれ、決して私たちの手から離れることはないでしょう）。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

これは、ゼロに対する売買取引の閾値です。

今の価格から すると......。
 
elibrarius：
現在の価格からという ことです。

要するに、その中の増分を3つのクラスターにぶっちゃけた話です。価格に回帰して色をつければ、お得な方向性が見えてくる。このままでは、バランスチャートが崩れてしまいます。

をヒントに、自分なりにノイズメーカーを作り、トレードにマーキングすることを思いつきました...。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

はゼロに対する売買の閾値

内部はすべて 非売品です。

それは私がやったことです。非アクティブクラスとして0をマークしました。

 
elibrarius:

それは私がやったことです - 私は0に非アクティブのクラスをマークしました

新しいデータでは精度はかなり良かったのですが、バランスカーブが良くなかったんです。

 

I.e.周期5 または価格差のある波形で トレードをマークアウトし、何が起こるか見る。

サインもトレーニングでなめらかになります

1...236823692370237123722373237423752376237723782379238023812382...3399
新しいコメント
理由: