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 238

[Dr. Trader]

ヴィザード_。

モデルパラメータを適切に選択し、学習させ、予測したところ、0.69102が得られました。前回のデータセットでは0.69121でした。今週は良くなっていますが、これは偶然によるもので、モデルは本質的に同じです。来週にはまたどこかで+-0.0002に投げられるでしょう。

私の場合、これが今のところ限界で、私のモデルは何も仕掛けをせずに21個の初期予測変数で学習しています。例えばFXの場合、ターミナルから様々なインディケータをダウンロードして、そのパラメータを選択します。例えば、4つの予測因子(ohlc)から何千もの指標を得て、それをふるいにかけて30個だけ残し、モデルに教え込むのです。
理想は、この21個の数値予測因子を何千個も作って、不要なものをふるい落とすことです。しかし、インジケータはohlc-rowsで動作していますが、このような等間隔のrowsでは ありません。

全予測値=0.5、スコア=0.69315の別のファイルを送りましたので、比較に使ってください。

[mytarmailS]

ヴィザード_。
いや...

なるほど、それならスレッドを乱立させるのはやめよう。

Dr.トレーダー

そこからさらに新しいものを生み出す方法を考えなければなりませんね。

スライド式の窓をつけたほうがいいのでは？

[toxic]

Dr.トレーダー

モデルパラメータを適切に選択し、学習させ、予測したところ、0.69102が得られました。前回のデータセットでは0.69121だったのですが...。

で、全て失いました、最悪です、RFで最小0.69120、MLPを試しましたが全くダメです。

SZSはここで、ある種の奇妙なアルゴリズムに投稿をこする((

[mytarmailS]

ヴィザード_。
どうしたらいいのかわからないけど、みんなそうなんだ)そして、すべて同じように終わります。普通＋で、掲示板は昔からバザールです。そして、その実験ができる。
プラスの面もあるので、なおさらです。ランダムの木の作り方やBPを見ればわかるだろ。どのような外観のモデルツ
異なるランダムの場合。などなど。10年前にメイとアストロインドゥキの両方をグリッドに入れたことがありますが、世界のさまざまな港の潮汐データ、そして回遊経路の
ふつうのひとがかんがえないようなどうぶつたちの）好きなように書いて使ってください。ただ、結論を急がないでください。

#少なくとも10Kの観測値をランダムに生成します。
write.csv2(x, file = "D:/1.csv", row.names = FALSE, quote = FALSE) #ディスクD:/のファイル1.csvに書き出し

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なんという窓だろう)))ところで、このシェロングですが、使い物になりませんが、面白い瞬間があるんです。例えば、出場者がキャリブレーションデータをアップロードする方法などです。
このことから、タスクの作者が使用したデータの前処理について推測することができます...

フォレストはとっくにいなくなってしまいましたが、最初の2つの記事で、それから私は、良いクラスターを探すときに説明した方法で「自分のやり方で」パターンを選び始めたと書きました - 別名パターン...。

パターンを添付します。

これは、訓練されたコホーネン

過去10回の価格中央値を入力してください。

MD <- 価格の中央値

MD <- scale(MD,T,T) # このように正規化します。

library(SOMbrero) # cohonenでパッケージの実行

MD[is.na(MD)] <- 0 # NAの可能性があるものを置き換える。

pred <- predict(model,MD) predict クラスタ

クラスタが41番(pred==41)なら買い、ストップは味見で...。

試してみてください、もしかしたらあなたに合うかもしれません。

[mytarmailS]

考えるが思いつかない)), 誰が考えているのか...。

2種類のキャンドルがあります。

画像から、実際にはローソク足のパターンは同じで、違いはボラティリティにあることは明らかですが、どのように数学的にこの2つのパターンを同じパターンに持っていくことができるのでしょうか？

そうだ、正規化すればいいんだ、と言われるかもしれませんが、ゼロ点がずれる、これが重要なんです．

写真のように

ちょうど我々が何をすべきか、現在、前と前のローソク足の色を知りたいことを想像して、説明するために、 。

close-open , close[-1]-open[-1] , close[-2]-open[-2].

画像「1」のようなチャートが表示され、すべてが明確でわかりやすく、ゼロより上は白いローソク足、ゼロより下は黒いローソク足になっています。

次に、ボラティリティの問題（最初のグラフに現れた問題）を解決しましょう。 写真"2 "に示すように、ある範囲でグラフを正規化する必要がありますが、正規化した後は、何の情報も含まない新しいゼロ軸が得られます。

ゼロが公平」でボラティリティの問題が解決するように、データを正規化するには どうしたらいいのでしょうか？どのようにお考えですか？

[Dr. Trader]

mytarmailS:

ゼロが公平」と「ボラティリティの問題」の両方を解消するために、データを正規化するにはどう したらよいのでしょうか？どのようにお考えですか？

私はこのようにしました -。

O(0)、H(0)、L(0)、C(0)、O(1)、H(1)、L(1)、C(1)、合計8点です。
さらに、これらの点 O(0), H(0), L(0), C(0), O(1), H(1), L(1), C(1) には、シリアル値 1,2,3,4,5,6,7,8 を割り当てることができる。
OHLC - オープン、ハイ、ロー、クローズ
(0)、(1) - 小節番号

これらのポイントは、チャート上で価格の高い順に並べると、H(0)、H(1)、O(0)、C(1)、L(0)、C(0)、O(1)、L(1)となります。

そして今、H(0), H(1), O(0), C(1), O(0), L(0), O(1), L(1) は、（2、6、1、8、3、4、1、7）のベクトルになり、必要なら0-1に正規化できるのです。

そして、どちらのプロットも同じ「パターン」（2, 6, 1, 8, 3, 4, 1, 7）になることがわかります。これは、これらの点がプロットの中で下がっていく順序を記述したものです

残念ながら、私はこれによって利益を絞り出すことができませんでした。たった2本のローソク足で、40320通りのパターンが存在します。3本のキャンドル＝（4*3）!= 479001600パターンなど。例えば、同じロウソクでもHはO,H,Lより多く、Cは少ないから、現実的には少なくなる。しかし、パターンの数はやはり膨大です。

つまり、ローソク足のあらゆる構成に数字のベクトルを割り当てることができ、それを使って将来の類似の構成を検出することができます。しかし、この方法で得られる可能な構成の数は膨大であり、価格が必ず上昇/下降するようなグラフィカルなパターンを見つけることはおそらく不可能であろう。例えば「ビル・ウィリアムズのフラクタル」戦略では、パターンは5本のローソク足で構成され、数十億通りあるすべての組み合わせの中から数種類だけを選んで取引することになる。

ここで、もう少しわかりやすく、例えばローソク足3本の場合、画像で説明します。

[mytarmailS]

Vizard_：

結構です)))違う機種のランダムを提案しただけなのに...。

あなたはアイデアを得ることはありません、私はノイズと自分自身を数回生成することができ、別のマシンにそれを押し込むために必要はありません)

発想の骨子はこうだ。

逆転の手口を訓練しているのですが、名言集史上、逆転の手口はそれほど多く ありません...。相場は波（Wave）で動き、実際に考えてみると反転のオプションの数はかなり確かで、ヘッド＆ショルダー、ダブルトップ、トリプルトップなど、さまざまな変異があるのです。そして、これらの数字は、彼らが市場にいくつかの神話的な影響力を持っているので、表示されませんが、反転の非常にバリアントは、このようなまたはそのような、または何も、波の動きで有限であり、実際に我々は市場のチャートまたは累積ランダム、または波の構造とそのようなものを構築する場合、我々は逆転が同じ数字で起こることがわかり、同じ頭と肩は、ランダムでされます...。

ここで、D.トレーダーが 投げた記事の中で、著者は、すでに持っているサンプリングに加えて、ネットワークに対して同様のサンプリングを生成することが可能で、それによって、ネットワークの知識ベースを増やし、ネットワークの精度を上げることができると述べています。

相場には逆転現象があまりないので、累積ランダム化によって逆転現象の知識ベースを無限に得られると考えたのですが...。

私は市場を予測するような神話的な力を求めているわけではないのです。）そして、この理論を検証することによって、私は結果を得たのですが、この結果は楽観的だと思うので、投稿しました。

Vizard_：

データを正規化してゼロを公平にし、ボラティリティの問題を解消するにはどうしたらよいでしょうか？

Dr.Trader（ドクタートレーダー）

それが私のやり方です--。

ありがとうございます、やってみます...。

[mytarmailS]

Dr.トレーダー

私はこのようにしました.........。

私の理解が正しければ、やり方が雑すぎるのですが......。

最もシンプルなシングルキャンドルパターンを見てみましょう。

3つの3パターンを用意しました。

一通り揃う

o<h , o<c , o>l

h>o , h>c , h>l

c>o , c>l , c<h

l<o , l<c , l<h

もし私が正しく理解しているならば、あなたの方法は3つのローソク足すべてを1つのパターンとして分類し、これは良いことではありません。

[mytarmailS]

ヴィザード_。

どのようにデータを正規化すれば、「ゼロは公平」と「ボラティリティ」の両方の問題が解消されるのでしょうか？

具体的にどのように差を計算したのですか？

たとえば、高と低の違い

a = 高

b = Close

(a*100)/b だから？

ネットワークがおかしくなって、ローソク足の色もおかしくなってしまった。

[Andrey Dik]

mytarmailS:

私の理解が正しければ、この方法はあまりにも粗雑です。

キャンドルは、[-1.0; 1.0]の範囲にある2つの数字で表現してみてください。これらは、HとLに対するOとCの位置関係です。

あなたの例からすると、次のようになります。

1.[-0.8; 0.8]

2.[-0.2; 0.2]

3.[-0.9; -0.1]