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

Aleksey Nikolayev 2021.05.09 07:40 #23961

mytarmailS:

あなたのアイデアと、スライディングウィンドウでAMOを常に再トレーニングすることの違いがわからないのですが...。

現在の画像から時間順に直近のn枚の画像を取り出して、それを元に予測をするわけですが、それってどうなんでしょう？

上のAMOと同じようにスライディングウィンドウでバカスカ再トレーニングしてるだけだろ、何がメリットなんだ？

ポイントは、スライディングウィンドウの長さをNの固定値で決めるのではなく、古くなった例を含まないことを条件に、その長さを最大にすることから決定することである。

これは、変化点検出問題と呼ばれるものに類似している

mytarmailS 2021.05.09 07:59 #23962

アレクセイ・ニコラエフ：

スライディングウィンドウの長さは、固定値Nを与えるのではなく、陳腐化した例を含まないことを条件に、その長さを最大化することから決定されるべきという考え方である。

これは、変化点検出問題と呼ばれるものに類似している

N - ウィンドウサイズではなく、対になるものの数という意味です。

しかし、この方法は、少なくとも一次元のデータではうまくいきません。

非常に長い部分を画像として撮影する場合は別ですが、この場合は「次元の呪い」ですね。

Aleksey Nikolayev 2021.05.09 08:12 #23963

mytarmailS:

N - ウィンドウのサイズではなく、例の数という意味です。

私もです。しかし、ここで議論されている抽象的なレベルでは、カレンダータイム、小節数、パターン数など、具体的に何を意味しているかはあまり重要ではありません。私の考えでは、時間の順序をどのように表現しても、非定常性が現れると思います。

mytarmailS 2021.05.09 08:27 #23964

アレクセイ・ニコラエフ：

私もです。

ああ、だから私は馬鹿なんだ。

アレクセイ・ニコラエフ：

非定常性は、時間の順序をどのように表現しても現れる。

そうですね...。

私の考えでは、私たちは間違った場所を探しているだけだと思うのですが...。

私の考えでは、マーケットは時系列ではなく、BPとして見れば必ず非定常である。

レベルに関するモデルを確立しようとしています。

mytarmailS 2021.05.09 08:55 #23965

もしかしたら、私の値動きモデルに興味を持ってくれる人がいるかもしれない...。

売るためのレベルの一例です。

買い注文の集積ゾーンを探すと、ここは多くの参加者がこのゾーンからの成長を信じている...(AMOで自動的にゾーンを検索します）

1）買いゾーン

2）価格が買いに反応せず、自信を持ってこのゾーンを通過する（誰かが市場のすべての買い手に売り、押し下げている）。

3）多くの買い手が売りでポジションを閉じ、その結果、下落トレンドが強まったが、多くの買い手は買い続け、価格が 自分のエントリーポイントに戻ることを祈って いる（誰もが自分を覚えていると思う）。そうすると、架空の売り場が 出現し、そこに価格が来た途端、買い手は売れない買い物を積極的に決済していく......。