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 2528

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Aleksey Nikolayev#:

SBではなく、実現-定数を伴う プロセスになる)。

コルモゴロフやウィーナーが墓から蘇り、棒で叩かれる前に、この素晴らしい議論を終わらせるために、私は対案を出します)

なぜ「withrealizations-constants」なのか？ACF=1は、大きなt（十分長いサンプル）に対するあなたの（そして私の）公式から導かれます。

本当に、議論は終了することができ、特にここで我々は容赦なくオフトピックです))。

 
数学者の皆さんへ問題の核心に迫る！)
H<0.5の系列があるとすると、それを売買するための最適なアルゴリズムは何か？

ちなみに、この目的のために数学に関する特別な枝がある)
 
secret#:

H<0.5の系列があるとすると、それを売買するための最適なアルゴリズムは何か？

明らかにリバーシオンに傾くツールはリバーシオンで取引されるべきで、唯一の難点はこのパラメータが浮遊（準位）しており0.5からの乖離が強くないこととHの計算が窓効果を持つことで、とにかく何らかの追加分析が必要であること。

おそらく実践者はその結果を書かないだろうが、最も顕著なのは、例えば、ブローカーがスプレッドにケチらず、その夜にアジア・オーストラリアで重要なニュースがなければ、ナイトフラットで取引することである。

 
シークレット・ナンバー：
H<0.5の系列があるとすると、それを売買するための最適なアルゴリズムは何か？

それは不思議な質問ですね。それとも、ひっかけ問題？H<0.5であれば、カウンタートレンドであることは誰もが知っている。

 
secret#:
H<0.5の系列があるとすると、それを売買するための最適なアルゴリズムは何か？

また、p値は何に相当するのでしょうか？

 
Aleksey Nikolayev#:

p値とは何ですか？

好きなように設定する)

 
医師番号:

というのは、不思議な質問ですね。それとも、ひっかけ問題？H<0.5であれば、誰もがコントレンドを知っている ことになる。

明らかにカウンタートレンド。具体的にはどのようなアルゴリズムなのでしょうか?）
 
transcendreamer#:

明らかにリターン重視の商品はリターンで取引されるべきですが、唯一の難点はこの指標が浮遊（準位相）しており0.5からの乖離が強くない場合があることと、H計算自体が窓効果を持っているので、いずれにせよ何らかの追加分析が必要なことです。

私たちは複雑さを知っています）物事を単純化するために、複雑さをゼロに等しく設定しましょう。最大限の利益と最小限のドローダウンを得るためにリターンを取引するための計算式は？
 
secret#:
お好みで設定してください)

Hも味に設定されていた？その後、あなたの好みに合わせてトレードしてください)

 
secret#:
私たちは複雑さを知っている) 簡単のために、複雑さをゼロに設定しましょう。最大限の利益と最小限のドローダウンを得るためのリターントレードの計算式は？

一般的には、あるТ以内にY%/ptsの修正を期待するには、乖離がX%/ptsより大きくなければならず、その後、追加のフィルターを使って取引するタイミングと取引しないタイミングを決定する必要があります。

数値最適化を数式で包むのは無理があるような気がします。

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