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 2445

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Renat Akhtyamov:
共変量？

なにとなにが

 
アレクセイ・ニコラエフ：

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。

このようなことをしたことがありますか、それとも理論的なものですか？

 
mytarmailS:

こういうの、理論的にやったことある？

トレーリングと出口規則の修正によるTCリターンの分布の研究という文脈でのベクトル関数型の非線形回帰。価格からの手動特徴ベクトル抽出を避けるために、関数-関数型回帰の可能性を研究していますが、まだ面白いものは見つかっていません。

 
アレクセイ・ニコラエフ：

トレーリングと出口規則の修正によるリターンのTS分布の研究という文脈でのベクトル関数型の非線形回帰。価格からの特徴ベクトルの手動抽出を避けるために、関数-関数回帰を適用できないか研究して いますが、今のところ面白いものは見つかっていません。

見慣れた前置詞を5つ数えてみたら、作者もびっくりして いることに気づきました :-)

 
マキシム・クズネツォフ：

見慣れた前置詞を5つも数えて、このフレーズの作者もびっくりして いることに気づきました :-)

短気は 損気）

 
アレクセイ・ニコラエフ：

トレーリングと出口規則の修正によるリターンのTS分布の研究という文脈でのベクトル関数型の非線形回帰。価格から手作業で特徴ベクトルを抽出するのを避けるために、関数-関数回帰を使えないかと研究しているのですが、今のところ面白いものは見つかっていません。

どうせよくわからないし、自分のテーマじゃないし...。機能データでテーブルフォームの使い道はないと思う、もういろいろテストしてみたけど、恐ろしい...。

市場には最適なツールだと思いますが、大きな計算能力が必要です。

 
mytarmailS:

とにかくよくわからない、自分には関係ない...。表形式データには関係ないと思います、もう色々テストしました、恐ろしいです・・・。

文法回帰に本気でこだわっています。 市販のツールとしては最高だと思いますが、計算能力が必要です。

みんな、それぞれ工夫しているんです。したがって、両者のアプローチを詳細に紹介することも、両者の取り組みを組み合わせることも、あまり意味がないと考えています。私にできることは、いくつかの比較的新しい方法について簡単に発表することくらいです。

 
アレクセイ・ニコラエフ：

トレーリングと出口規則の修正によるリターンのTS分布の研究という文脈でのベクトル関数型の非線形回帰。価格からの手動特徴ベクトル抽出を避けるために、関数-関数型回帰を適用できないか模索していますが、今のところ面白いものは見つかっていません。

入力規則の 修正はいくつあり、それらは指定されたものなのか、それとも生成されたものなのか？

 
Valeriy Yastremskiy：

入力規則の 修正回数と、その修正内容は設定されたものか生成されたものか？

何らかの複雑でないシステム（最も重要なのは、エントリーが十分な頻度で行われること）があるとして。標準的なトレーリングでは、トリガーがかかるまでエントリーして待機します。修正点は、トレードを終了できないか、あるいはあるポイントで逆張りできないかということです。例えば、あるレベルのブレイクダウンの後にエントリーする場合、ブレイクダウンの方向にあまり行かず、その後反転するのが理にかなっているかもしれません。

初期システムのエントリールールは触れませんが、改造時に一部が 消える可能性があります。基本的に、これはごく普通のやり方です。

 
アレクセイ・ニコラエフ：

何か複雑でないシステムがあるとして（最も重要なのは、エントリーが十分な頻度で行われることです。）標準的なトレーリングエッジでは、トリガーがかかるまでエントリーして待機します。修正点は、トレードを終了できないか、あるいはあるポイントで逆張りできないかということです。例えば、あるレベルのブレイクダウンの後にエントリーする場合、ブレイクダウンの方向にあまり行かず、その後反転するのが理にかなっているかもしれません。

初期システムの入力規則は触れませんが、改造時に一部 消えることがあります。原則的に、これはかなり標準的なアプローチです。

つまり、合理的な入力規則と その修正である。ルール生成については、いろいろな考えが飛び交っています。ルールは、論理と数学によって決定され、範囲の何らかの変形を処理するという考え方である。やはり、トレードの終了を考えています。トロールがシンプルすぎるんです。速度や運動量は考慮されていない...まだ手動で考えています)))

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