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 2409

[mytarmailS]

興味深い観察結果（誰も思いつかなかったのが不思議なくらいに）

正規化されていない価格をそのまま100の小さなウィンドウでモデルを学習させると、トレー上と同じ範囲であれば、新しいデータを非常によく予測するのですが......。

このモデルでは、過去の価格、すなわち水準...を考慮に入れている。

すなわち、パターンや目標価格だけでなく、パターンの価格を捉えて現在の価格と比較するモデルです

上の写真では、最初の100個の価格（青色）がトレースで、次にテストです...。

底値では買い確率の高い出口パターン

テスト価格がトレイの範囲内でない場合は、以下のような画像になります。

このテーマで何かサインを展開できれば非常に面白いのですが、絶対的な価格ではなかなかうまくいきません

正直言って、とても面白い。

[Viktor Zhuravlev]

mytarmailS:

興味深い観察結果（誰も思いつかなかったのが不思議なくらいに）

正規化されていない価格をそのまま100の小さなウィンドウでモデルを学習させると、トレー上と同じ範囲であれば、モデルは新しいデータを非常によく予測するのですが......。

このモデルでは、過去の価格、すなわち水準...を考慮に入れている。

すなわち、パターンや目標価格だけでなく、パターンの価格を捉えて現在の価格と比較するモデルです

上の写真では、最初の100個の価格（青色）がトレースで、次にテストです...。

底値では買い確率の高い出口パターン

テスト価格がトレイの範囲内でない場合は、以下のような画像になります。

このテーマで何かサインを展開できれば非常に面白いのですが、絶対的な価格ではなかなかうまくいきません

正直言って、とても興味深い。

移動平均を引いて、ボラティリティで正規化すればいいのでは？そうすると、据え置き型シリーズになるんですね。

[mytarmailS]

ビクター：

移動平均を 引き、ボラティリティで正規化することができます。そうすると、据え置き型シリーズになるんですね。

どんなことができるのか？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

興味深い観察結果（誰も思いつかなかったのが不思議なくらいに）

正規化されていない価格をそのまま100の小さなウィンドウでモデルを学習させると、トレー上と同じ範囲であれば、モデルは新しいデータを非常によく予測するのですが......。

このモデルでは、過去の価格、すなわち水準...を考慮に入れている。

すなわち、パターンや目標価格だけでなく、パターンの価格を捉えて現在の価格と比較するモデルです

上の写真では、最初の100個の価格（青色）がトレースで、次にテストです...。

底値では買い確率の高い出口パターン

テスト価格がトレイの範囲内でない場合は、以下のような画像になります。

このテーマで何かサインを展開できれば非常に面白いのですが、絶対的な価格ではなかなかうまくいきません

非常に興味深い、正直なところ

私は以前から自分の観察から、ノーマライゼーションは悪であると書いてきた。問題は、それをいかにして最小化するかである。なぜなら、トレンド相場では、必ず圏外が発生し、やはり特徴を正規化する必要があるからです。

[Aleksey Nikolayev]

マキシム・ドミトリエフスキー：
私は昔、自分の観察から、ノーマライゼーションは悪であると書きました。問題は、それをいかにして最小化するかということです。なぜなら、トレンド相場では常にレンジから外れてしまうので、とにかく機能を正規化しなければならないからです。

正規化には、ある特徴のサンプル分布ではなく、一般的な分布（価格==SBと仮定）を使用するのですか？

[Maxim Dmitrievsky]

アレクセイ・ニコラエフ：

正規化には標本分布ではなく、一般分布（価格==SBと仮定）を使用しますか？

革新的なアプローチに大賛成です )

[Fast235]

マキシム・ドミトリエフスキー：

革新的なアプローチに大賛成です )

スピナーを回す

あなたが言ったように

誰のことかわかるか？

血まみれのユダヤ人

[Maxim Dmitrievsky]

Fast235：

スピナーを回す

と言われたように。

誰のことかわかるか？

今ならともかく、後でひりひりするのはダメです。

マスターヨーダはなかなか理解しにくいので、明日を楽しみにするほうが楽です。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:
私は以前から自分の観察から、ノーマライゼーションは悪であると書いてきました。問題は、それをいかにして最小化するかということです。なぜなら、トレンド市場には常に範囲外のものがあり、やはり機能を正常化させなければならないからです。

我々は、価格を範囲にクラスタリング（またはより単純な方法で分割） することができ、各範囲は定常シリーズとして表現することができ、我々はあまりにも正規化することができ、我々は過去の価格を覚えているだろう...。

一案として

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

価格帯をクラスター化（もっと単純に言えば分割） して、各範囲を定常系列として表現し、正規化もでき、過去の価格も記憶できる...。

一案として

また、レンジからレンジへの移動の際には、どうすればいいのか。