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 2617

 
mytarmailS #:
私も頻繁に書くことはなく、読むことの方が多いのですが...。
私は単にサイトを検索して、人々の質問と回答を読むだけですが、このサイトだけでなく、純粋に量子に関するものもあります


例えばquant.stackexchangeに行ってみると

検索エンジンに「Neural Network」と入力すると

と、ニューラルネットワークに関する質問とスマートアンサーを読む ことができます。


くだらないゴミをもらわない、すべてが明確で要領を得た文章、意味不明な文章には「マイナス」をつけてくれる、理想的です。

マーケットがなければ、ここでも同じことでしょう。開発者が行ってきた、共有や書き込みは利益にならないが、読むのは好きな人たち )フォーラムは、プラットフォームの技術的な部分の付録という位置づけになり、TCに関してはマーケットプレイスにあります。
 
Maxim Dmitrievsky #:
マーケットがなければ、ここも同じでしょう。開発者が行った、共有したり書いたりするのは利益にならないが、読むのは好きだ )現在、フォーラムはプラットフォームの技術的な部分の付録のようなもので、取引部分はマーケットプレイスにあります。
そうですね...彼らは読書が大好きです。彼らは取ることは好きだが、共有することは好きではない
 
mytarmailS #:
そうですね...彼らは読書が大好きです。彼らは奪うことは好きだが、共有することは好きではない。
例えば、ある記事を書いたら、1週間後に5〜10個の製品が市場に出回り、ほとんどコピーされた状態になっていた、とします。200ドル貰って、彼らは数千ドルずつ稼いだ。共有するモチベーションは若干下がるが、熱意はある😀。
 
だから、MOの力も借りて、マーケットからTSをリバースエンジニアリングするのが理にかなったやり方だろう。なぜなら、そこにあるアルゴリズムのベースはすでに巨大なものだからです。未来はだいたいそこにある。と推測しています。音楽やクリエイティブでもそうですが、過飽和状態になってから、リメイクやリミックスが続出するんですよね。
 
Maxim Dmitrievsky #:
そこで、MOの力を借りることも含めて、マーケットからTSをリバースエンジニアリングするのが筋というものでしょう。

そんな簡単な話じゃないんです...。

儲かる戦略はスライディングウィンドウで取引しないので、MOでシミュレーションすることはできません。なぜなら、標準ではAMOはタブラーデータで動作し、タブラーデータは本来スライディングウィンドウ内のものを計算 するものだからです......。


ここでは、天井からの例です:これは "有益な戦略 "と呼んでみましょう:毎週安値のブレイクアウトを待ってから、戻って、ローソク足の構成のいくつかの種類を待つ - 入力する...。

テーブルデータがあれば、どうやって手口からそのようなパターンを見つけることができるのか、つまり、直近のn本のローソク足を探しますが、答えは何もありません。

もちろん、この「儲かる戦略」の ための特性を作ればうまくいくのですが、この戦略を知らなければ特性を作ることはできませんし、私たちも知らない のです...。


これらの問題を解決できるアルゴリズムは2つしかなく、もしかしたら1つしかないかもしれない...。しかし、そこには

 
a cool python backtester has turned up I want one for my rca)).
Backtesting.py - Backtest trading strategies in Python
  • レビュー: 1
  • kernc.github.io
Fast Python framework for backtesting trading and investment strategies on historical candlestick data.
 
mytarmailS #:

そんな簡単な話じゃないんだ...。

儲かる戦略はスライディングウィンドウで取引しないので、MOでシミュレーションすることはできません。なぜなら、標準ではAMOはタブラーデータで動作し、タブラーデータは本来スライディングウィンドウ内のものを計算 するものだからです......。


ここでは、天井からの例です:それは "有益な戦略 "だと仮定します:毎週安値のブレイクアウトを待ってから、戻って、ろうそくの構成のいくつかの種類を待つ - 入力...。

テーブルデータがあれば、どうやって手口からそのようなパターンを見つけることができるのか、つまり、直近のn本のローソク足を探しますが、答えは何もありません。

もちろん、この「儲かる戦略」の ための特性を作ればうまくいくのですが、この戦略を知らなければ特性を作ることはできませんし、私たちも知らない のです...。


これらの問題を解決できるアルゴリズムは2つしかなく、もしかしたら1つしかないかもしれない...。しかし、そこには

戦略次第ですね。ニュースのような外部ソースが使われる場合は、そうですね、より難しくなります。価格だけなら、時間の問題かもしれませんが
 
mytarmailS #:
a cool python backtester has turned up - I want one for my rca)).
行った、遅い。
 
Maxim Dmitrievsky #:
戦略次第ですね。ニュースのような外部ソースを使う場合は、そうですね、難しくなりますね。価格だけなら、時間の問題でしょう。

みんなのMOの使い方は、過去5-10本のローソク足を見るだけの間抜けな記憶ツールで、このデータからは何も取れない、それが事実だ

 
mytarmailS #:

みんなのMOの使い方は、過去5-10本のローソク足を見るだけの間抜けな記憶ツールで、このデータからは何も取れない、それは事実だ

調べてみよう、ずっとやりたかったんだ)
理由: