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 2557

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Maxim Dmitrievsky#:

傾斜線は非定常であり、時系列がすべてである。

戯言はいい加減にしろ、お前ら変人はどこから来たんだ？:D 温めるだけの価値はありますよ。

申し訳ございません。この7年間、ずっとそうしてきたように、カムララしてください......。

 
Maxim Dmitrievsky#:

ならいい）

なぜ？

ただ、存在しない1つの正しい周期（正弦波）を探すことはしない。

しかし、いくつかの単純なサイクル（正弦波）の合計は、私たちの複雑な非正弦波サイクルを作成します（単語の追加から複雑な）。

 
Dmytryi Nazarchuk#:

すみません。この7年間やってきたように、カムランを続けなさい...

アドバイスを求めたわけではありません。

 
Maxim Dmitrievsky#:

アドバイスを求めたわけではありません。

これはアドバイスではありません。

 
Dmytryi Nazarchuk#:

そして、これはアドバイスではありません。

意見も面白くないし、個性もない。

 
マキシムDmitrievsky＃：
まあそこに第二部では、時系列とそれとの彼の経験についての最後に、興味深いものである。あとは皆さん次第です
非定常性は、規則性の欠如ほど致命的ではありません。もし、時系列が全く予測できないと仮定するならば、ここで発明できることはもう何もないのではと思います。

一時期、この直感の講座を受けたことがあります。

非定常性には様々な種類がある。アルゴリズムで定常性に還元できるものだけが研究対象です。例えば、計量経済学では、デトレンドや差分への移行が使われる。他の例としては、HMMが挙げられるでしょう。

価格については、基本的に（データがないため）非定常性のタイプについて明確な結論を出すことは不可能で、それを定常性に還元するアルゴリズムが存在するかどうか、またどのようなアルゴリズムが存在するかについても不明です。

 
アレクセイ ニコラエフ#:

アレクセイ、ふむふむ得意なんですか？

 
Aleksey Nikolayev#:

直感をテーマにしたこの講座を一度だけ受講。

非定常性には様々な種類がある。アルゴリズムで定常性に還元できるものだけが研究対象です。例えば、計量経済学では、デトレンドや 差分への移行が使われる。他の例としては、HMMが挙げられるでしょう。

価格については、非定常性のタイプや、定常性に還元するためのアルゴリズムがあるかどうか（あるとすればどのようなものか）について、（データがないため）原則として明確な結論を出すことはできません。

なぜデトレンドが必要なのか？トレンドを探さないといけないというか。むしろデトレンドすべき)。

 
mytarmailS#:

これ以上ないくらい、いい言葉ですね。

よくやった、でもどうしよう？

世界的に見れば、どうでしょう。局所的には、できるだけ不安定な予測因子を選択するようにしています。私の観察によれば、ある資産の価格に基づくジグザグ・デリバティブはその一つかもしれない。

 
Maxim Dmitrievsky#:

そうすると、すべてが曖昧になってしまいますが、相場が非定常であることは明らかで、私たちが求めているのはサイクルなのです。

再現性という意味での周期性はあるようです（ただし周期性はない）。時には惰性もあるようです。これは少し希望が持てる)。

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