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 2565

 
ロールシャッハ#:
面白いことがあります。ヘルストの刻みを選んでいるのですが、スプレッドスケールで0.5と大きく異なる値が出て、時間軸が大きくなればなるほどヘルストは0.5に近づいていきます。マスクに プリミティブシステムを作り、ピリオド10、100、1000、10000を代入してみました。いずれも期待されるペイオフはほぼ同じである。それが効率的な市場です。

この係数の意味について読めば、MOを適用できることは間違いない。

のように、係数の値によってパターンを教えられると良いですね。

 
Renat Akhtyamov#:

係数の意味を読み込めば、MOの適用が可能なことはほぼ間違いない。

係数の値に応じたパターンをシステムに教えるのも悪くない。

完全に自信がついたら、また来てください
 
Aleksey Vyazmikin#:

まず捨てる、そして組み合わせる。

そこで、各予測子に対して、0.5<X<7.3のようなルールを設定し、各ルールが含まれるか含まれないかの、可能な組み合わせを多数構築するのです。ここで、Nは予測変数の数である。すべての木の葉を初期ルールとすると、Nはその葉の数である。いずれにせよ、予測変数の数が少ないにもかかわらず、多くの変量が得られることになり、これには2つの問題がある。

1) 検索時間が非常に長くなる

2) この方法は柔軟すぎるため、偏りと分散のトレードオフは、分散を増やす方向に強く偏っています。

一般的に、Nが小さい場合(サンプルサイズに依存)には有効ですが、サンプルが大きい場合にはオーバートレーニングになります。

 
Maxim Dmitrievsky#:
完全に確信が持てたら、また来てください。

私は許可を求めているのではなく、あなたは投稿の意味を誤解している

 
Renat Akhtyamov#:

私は許可を求めているのではなく、あなたは投稿の意味を誤解しています。

動きの予測が必要で、しかもラグがある
 
Maxim Dmitrievsky#:
そのダイナミクスを予測する必要があり、しかもラグがある

からいうと

係数に過ぎない。

を発見し、結論を出し、ハーストのことを忘れてしまった。

商がフラクタル構造を持ち、さらに上下するとFXで言っている人。

上げ下げを 繰り返す

このフラクタルは対数分布図に似た三角形で、唯一のパターンであり、他のパターンは与えられていません。

これはサミュエルソンによって証明され、彼はそれでノーベル賞を受賞しました。

ということで、ニューロリックスを起動させましょう。

 
Renat Akhtyamov#:

からいうと

係数に過ぎない。

を発見し、結論を出し、ハーストのことを忘れてしまった。

商がフラクタル構造を持ち、プラス上、プラス下とFXで言っている人。

上げ下げを 繰り返す

このフラクタルは対数分布図に似た三角形で、唯一のパターンであり、他のパターンは与えられていません。

これはサミュエルソンによって証明され、彼はそれでノーベル賞を受賞しました。

ということで、ニューロリックスを起動させましょう。

サミュエルソンに恥をかかせるな - 彼はそんなことを証明したわけではありません。

 
Renat Akhtyamov#:

からいうと

係数に過ぎない。

を発見し、結論を出し、ハーストのことを忘れてしまった。

商がフラクタル構造を持ち、プラス上、プラス下とFXで言っている人。

上げ下げを 繰り返す

このフラクタルは対数分布図に似た三角形で、唯一のパターンであり、他のパターンは与えられていません。

これはサミュエルソンによって証明され、彼はそれでノーベル賞を受賞しました。

では、ニューロリックスを起動させましょう

どのような結論になったのでしょうか?
 
Dmytryi Nazarchuk#:

少なくともサミュエルソンに恥をかかせるな - 彼はそんなことを証明してはいないのだから。

自分で自分を教育するのはいいことだ。

 
Maxim Dmitrievsky#:
どのような結論を導き出したのでしょうか?

https://www.mql5.com/ru/forum/375928/page2

0 ≤ H < 0.5 - 価格はフラクタルであり、FMHは確認され、変数の分布に「重い尾」があり、antipersistentシリーズ、すなわち価格の変化に負の相関、価格の方向に頻繁に変化するピンクノイズが存在する。
理由: