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 2444

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Renat Fatkhullin:

複素数複素数は、ここ数カ月、私たちのために働いてくれています。

ありがとうございました。
 
elibrarius:

MoDのどこかで使われているのでしょうか？電気技師か何かでしょうか？

正直なところ、今のところアドオンなしで純粋なMQLでできないタスクには出会っていません。しかし、複素数では、そう、そんな問題があったのです。
今、持っているのはとてもうれしい。
エレクトロではなく、マイクロとラジオ ;)
MQLを最終的に正しく動作させるためには、過去のデータをトレンドとフラットの区間に分ける必要があります。 この際、複素数が非常に有効です。
個人的には、そう想像しています。
 
Renat Akhtyamov：
それが私の個人的な見解です。

横ばいとトレンドをどうやって分けるんだろう？

 
mytarmailS:

横ばいとトレンドをどうやって分けるんだろう？

うまくいったら、見せてあげるよ。まだ試していないんです。
角度と方向、つまりベクトルとベクトルの長さに関しては、複素数が非常に有効で、これは現在、計量経済 学を含むほとんどすべての種類の力学的分析に欠けている部分である。
これは、実は非常に大きな研究テーマで、いわば未耕作地なのです。
 
mytarmailS:

フラットとトレンドをどうやって切り分けるのだろう？

フラットな時はトレンドがイマジナリーな部分にあり、その逆もまた然りです :-) 両者を切り離すことはできません。

勿論、冗談ですが、よく言われるように、ほんの僅かな差で

 

そんなFDA（Functional Data Analysis）の存在について、書いてみることにした。これは、数値ではなく関数が特徴および/または出力として使用されるmatstatとMOのセクションです。個人的には、確率分布関数を出力として得られることに興味があります。

また、何度もこのことをゼロから「発明」しようとする人がいることに気づきました - たいてい、価格のある種の「パターン」を見つけるという問題を解決するという文脈で)。

一応、CRAN Task Viewに対応する項目が あるので、興味のある方はご覧ください。

 
アレクセイ・ニコラエフ：

そんなFDA（Functional Data Analysis）の存在について、書いてみることにした。これは、数値ではなく関数が特徴および/または出力として使用されるmatstatとMOのセクションです。個人的には、確率分布関数が出せることに興味があります。

また、このことをゼロから「発明」しようとする人が何度も目につきました。たいていは、何らかの「パターン」価格を見つけるという問題解決という文脈です)。

一応、CRAN Task Viewに該当する部分が あるので、興味のある方はご覧ください。

説明できれば面白いのですが))))

 
アレクセイ・ニコラエフ：

そんなFDA（Functional Data Analysis）の存在について、書いてみることにした。これは、数値ではなく関数が特徴および/または出力として使用されるmatstatとMOのセクションです。個人的には、確率分布関数を出力として得られることに興味があります。

また、何度もこのことをゼロから「発明」しようとする人がいることに気づきました - たいてい、価格のある種の「パターン」を見つけるという問題を解決するという文脈で)。

一応、CRAN Task Viewに該当する部分が あるので、興味のある方はご覧ください。

では、この方法のどこがちょっとカッコイイのか？もっと簡単な言葉で表現できないか？
ニューラルネットワークから関数などのアウトプットを得ることができますが、この技術のエッジは何でしょうか？
 
アレクセイ・ニコラエフ：

そんなFDA（Functional Data Analysis）の存在について、書いてみることにした。これは、数値ではなく関数が特徴および/または出力として使用されるmatstatとMOのセクションです。個人的には、確率分布関数を出力として得られることに興味があります。

また、何度もこのことをゼロから「発明」しようとする人がいることに気づきました - たいてい、価格のある種の「パターン」を見つけるという問題を解決するという文脈で) 。

もし興味があれば、CRAN Task Viewに対応するセクションが あります。

共変量？
 
mytarmailS：
では、そのメソッドのかっこよさは？もっと簡単な言葉で表現してもいいですか？
例えば、ニューラルネットワークから関数などの形で出力を導き出すことができますが、この技術のエジットは何でしょうか？

無限に広がる可能性のある立体物を、より有機的に扱うことができる。

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