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 2517

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Alexander_K#:

残念ながら、市場は非マルコフプロセスであるため、増分和モデルは適用されない。

非マルコフ型というのは、一種の「記憶」を意味します。どう解釈するかは人それぞれです。でも、あるんです。特定の時間基準系における「平均値への回帰」として使っているのです。

非マルコフ型プロセスは、状態空間を拡張することでマルコフ型にすることができる。簡単な例として、フィボナッチ数。連続した数の組からなる2次元の状態空間を考えると、前史への依存はなくなる。

(x,y) ->(y,x+u)

(1,1) -> (1,2) -> (2,3) -> (3,5) -> (5,8) -> ...

マルコフ性を得るために状態空間を拡張する同様の方法は、例えば隠れマルコフモデル（HMM）において

 
Aleksey Nikolayev#:

SBのACFの計算方法は既にご存知ですよね？スマートラボと違って、ここではその質問で私を追放することはできません)

アレクセイ、あなたは間違った質問をしている。アプローチが華麗ですね。SBで儲けることは可能か」という素朴な疑問であるはずだ。smartlabでは、答えを間違えると、緊急アカウントになることがあります。

追伸：ここでも「偶然の迷子」は減少した。だから今、オートマットはもういないんです。アレクサンダーの最後の希望）。

 
医師番号:

アレクセイ、あなたは間違った質問をしている。お花畑なんですね。SBで儲けることは可能か」という素朴な疑問があるはずです。スマートラボでは、間違った回答をするとブラックリストに載ってしまうことがあります。

追伸：ここでも「フリーライダー」は減少しました。だから、オートマットだって、もういないんです。アレクサンダーの最後の希望）。

そして、それは良いことだと思います。正解は？
 
Vladimir Baskakov#:
正解は何でしょうか？

そう、誰もが正解を知っていて、誰も興味を示さないのです。アフトマットのようなカラフルなキャラクターの答えに興味があります。アレクサンダーの答えも興味深い。そのエネルギーと情熱で）。

 
医師番号:

誰もが正解を知っていて、誰も興味を示さない。興味深いのは、オートマットのようなカラフルなキャラクターの答えである。そして、アレクサンダーの答えが面白い。彼のエネルギーと情熱で）。

ああ、権威ある人物を見つけたよ。
 
Vladimir Baskakov#:
ああ、権威があるんだなあ。

まあ、私が興味を持っているのはあなたの意見ではありません - 通常の状態、彼のスピーチの色彩がありません

 
Vladimir Baskakov#:
ええ、当局を発見しました。

当局のこと、どこかに書いたっけ？色とりどりのキャラクターを書きました。

 
Andrei Trukhanovich（アンドレイ・トルハノビッチ） #:

私が興味があるのはあなたの意見ではありません - 普通の統計、彼のスピーチの色なし

あなたにとってのステイトとは
 
このスレの常連の皆さん、機械学習が進んでいるのか、既製品で効果があるのか、教えてください。

このスレッドは猛烈に伸びており、最も活発な状態になっていると思われます。
 
医師番号:

アレクセイ、あなたは間違った質問をしている。お花畑なんですね。SBで儲けることは可能か」という素朴な疑問があるはずです。スマートラボでは、間違った回答をするとブラックリストに載ってしまうことがあります。

追伸：ここでも「偶然の迷子」は減少した。だから今、オートマットはもういないんです。アレキサンダーの最後の希望）。

ACFのSBを計算できない奴は、SBが儲けられないことを証明するポイントを理解できないだろうね。

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