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 262 1...255256257258259260261262263264265266267268269...3399 新しいコメント Кеша Рутов 2017.01.23 11:39 #2611 問題は、そのことです。それはチャネルを決定する必要がある、誰もが符号自身を形成する、 私は私たちの先物のための第二の "スライス "を示唆している：第二入札、提供、第二あたりのティック平均、山のデルタ、購入と売却のボリューム、別々に、添付ファイルで外国為替の指標の価格と一日の例ごとの変化のために、入札、提供、ティック平均、フリッパーのために、オープン金利の変更。まず、小さな系列（1000～10000サンプル）で1～2行、数個の特徴量と1つのターゲットを扱い、100500の特徴量とターゲットでスタートすることである。例えば、ユーロと円をMTで1分足にし、チップとして2-3個のTRIX（RSI、ストキャスティクス、...など）とターゲットとしてZZを使い、それが（ どのように） 機能するか、なぜ機能するかを詳細に理解し、必要に応じてシリーズ、チップ、ターゲットを加え、パフォーマンスモデルの成長を楽しみ、それが何らかの限界に来るまでにしましょう。 透明なプロトタイプがあればスケールアップは容易ですが、何列も同時に管理することはできませんし、自由度も高く、原則的にプロセスの本質を明確に理解しないまま、大量のパラメータを軽率に設定することになってしまうのです。 mytarmailS 2017.01.23 16:28 #2612 予知能力が全くない指標も忘れてはいけない。まず、小さな行（1000～10000サンプル）で、1～2行、数個の特徴量と1個のタグを扱い、100500個の特徴量とタグを作成する必要があります。せっかく知恵を出し合ったのだから、まずは次のような問いかけをしてみてはどうだろうか。1）何が市場を動かすのか2) どのように予測できるか3）非定常性との戦い方。しかし、動作しないすべての指標をひとまとめにして、MOE自体がそれを理解することはありません、私の経験を信じて、さえない...。(しかも、とても実用的な「機能」を持っているのに、その「機能」を理解するためにMOを教えることはまだできない）。予測特性を持たない指標は話にならない Дмитрий 2017.01.23 16:29 #2613 mytarmailS: 知恵を出し合いながら、まず最初に問うべきは1）市場全般を動かしているもの2) どのように予測できるか3）非定常性との戦い方しかし、動作しないすべての指標をひとまとめにして、MOE自体がそれを理解することはありません、私の経験を信じて、さえない...。(しかも、とても実用的な「機能」を持っているのに、その「機能」を理解するためにMOを教えることはまだできない）。指標はおろか、予知能力もない"何が市場を動かすのか"-これらは対象領域のモデルである。"非定常 "とは、時系列 モデルのことです。この2つは重複しないアプローチです。 mytarmailS 2017.01.23 17:05 #2614 ディミトリこの2つは重複しないアプローチです。 私は逆らわないが、市場を予測するには、インサイダーでない限り、これらの質問に答えなければならない。 Дмитрий 2017.01.23 17:07 #2615 mytarmailS: そして、私は逆らわないが、市場を予測するには、インサイダーでない限り、これらの質問に答えなければならない。時系列 モデルを使うなら - なぜ「何が市場を動かすのか」が必要なのか？時系列モデルの場合、必要な情報はすべて価格に含まれている mytarmailS 2017.01.23 17:24 #2616 ドミトリー： 時系列モデルを使うなら - なぜ「何が市場を動かしているのか」を知りたいのか？時系列モデルの場合、必要な情報はすべて価格に含まれている市場の時系列で 学習させたMOが、新しいデータで十分な振る舞いをしない理由を答えなさい。この質問への答えを探して、我々は質問に対処する必要があります "何が市場を駆動する "と非定常性の問題を解決するために、要するに、私が言った上記のすべては、何も新しいものではありません。 Дмитрий 2017.01.23 17:28 #2617 mytarmailS:市場の時系列で訓練されたMoDが、新しいデータで十分な動作をしないのはなぜか？この質問に対する答えを探すには、「何が市場を動かしているのか」を調べ、非定常性の問題を解決しなければなりません。データが非定常であるため。ある系列の塊でモデルを学習させても、その系列の時間特性が別の塊で全く違っていたら、何の意味があるのでしょうか？ mytarmailS 2017.01.23 17:42 #2618 ドミトリーデータが非定常であるため。系列のある塊でモデルを学習させても、別の塊では系列の時間特性が全く異なるのでは意味がない。まあ、確かにそうなんですが、それは問題の半分に過ぎず、純粋に非定常性の問題なんです。しかし、別の質問があります - 市場のデータはstatsionarnymiを作るために、それはとにかく彼らは、少なくとも打つことによって、予測できないことが判明した場合、ここで2番目の質問 "市場を作るもの "です。 Дмитрий 2017.01.23 17:44 #2619 mytarmailS:それはそうなんですが、悩みは半分だけで、純粋に非定常性の問題を解決しているんです。しかし、別の質問があります - 市場のデータはstatsionarnymiを作るために、それはとにかく彼らは、少なくとも一目で予測できないことが判明した場合、それは2番目の質問 "何が市場を駆動 "が来るところだ。 また、非定常性の問題はどのように解決されるのでしょうか？ mytarmailS 2017.01.23 18:00 #2620 ディミトリ また、非定常性の問題はどのように解決されるのでしょうか？個人的にはdtwで解決したのですが、今はスペクトル解析、特に「SSA」で面白いものを見つけました、やり方が分かればフーリエや「PCA」でもいいと思いますが。あなたが見る、私は価格statsionarnayaを作るためにしようとしていない、私はちょうど非statsionarnostiから "免疫 "であるそれらのメソッドを使用します。 1...255256257258259260261262263264265266267268269...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
それはチャネルを決定する必要がある、誰もが符号自身を形成する、 私は私たちの先物のための第二の "スライス "を示唆している：第二入札、提供、第二あたりのティック平均、山のデルタ、購入と売却のボリューム、別々に、添付ファイルで外国為替の指標の価格と一日の例ごとの変化のために、入札、提供、ティック平均、フリッパーのために、オープン金利の変更。
まず、小さな系列（1000～10000サンプル）で1～2行、数個の特徴量と1つのターゲットを扱い、100500の特徴量とターゲットでスタートすることである。
例えば、ユーロと円をMTで1分足にし、チップとして2-3個のTRIX（RSI、ストキャスティクス、...など）とターゲットとしてZZを使い、それが（ どのように） 機能するか、なぜ機能するかを詳細に理解し、必要に応じてシリーズ、チップ、ターゲットを加え、パフォーマンスモデルの成長を楽しみ、それが何らかの限界に来るまでにしましょう。 透明なプロトタイプがあればスケールアップは容易ですが、何列も同時に管理することはできませんし、自由度も高く、原則的にプロセスの本質を明確に理解しないまま、大量のパラメータを軽率に設定することになってしまうのです。
まず、小さな行（1000～10000サンプル）で、1～2行、数個の特徴量と1個のタグを扱い、100500個の特徴量とタグを作成する必要があります。
せっかく知恵を出し合ったのだから、まずは次のような問いかけをしてみてはどうだろうか。
1）何が市場を動かすのか
2) どのように予測できるか
3）非定常性との戦い方。
しかし、動作しないすべての指標をひとまとめにして、MOE自体がそれを理解することはありません、私の経験を信じて、さえない...。(しかも、とても実用的な「機能」を持っているのに、その「機能」を理解するためにMOを教えることはまだできない）。予測特性を持たない指標は話にならない
知恵を出し合いながら、まず最初に問うべきは
1）市場全般を動かしているもの
2) どのように予測できるか
3）非定常性との戦い方
しかし、動作しないすべての指標をひとまとめにして、MOE自体がそれを理解することはありません、私の経験を信じて、さえない...。(しかも、とても実用的な「機能」を持っているのに、その「機能」を理解するためにMOを教えることはまだできない）。指標はおろか、予知能力もない
"何が市場を動かすのか"-これらは対象領域のモデルである。
"非定常 "とは、時系列 モデルのことです。
この2つは重複しないアプローチです。
この2つは重複しないアプローチです。
そして、私は逆らわないが、市場を予測するには、インサイダーでない限り、これらの質問に答えなければならない。
時系列 モデルを使うなら - なぜ「何が市場を動かすのか」が必要なのか？
時系列モデルの場合、必要な情報はすべて価格に含まれている
時系列モデルを使うなら - なぜ「何が市場を動かしているのか」を知りたいのか？
時系列モデルの場合、必要な情報はすべて価格に含まれている
市場の時系列で 学習させたMOが、新しいデータで十分な振る舞いをしない理由を答えなさい。
この質問への答えを探して、我々は質問に対処する必要があります "何が市場を駆動する "と非定常性の問題を解決するために、要するに、私が言った上記のすべては、何も新しいものではありません。
市場の時系列で訓練されたMoDが、新しいデータで十分な動作をしないのはなぜか？
この質問に対する答えを探すには、「何が市場を動かしているのか」を調べ、非定常性の問題を解決しなければなりません。
データが非定常であるため。
ある系列の塊でモデルを学習させても、その系列の時間特性が別の塊で全く違っていたら、何の意味があるのでしょうか？
データが非定常であるため。
系列のある塊でモデルを学習させても、別の塊では系列の時間特性が全く異なるのでは意味がない。
まあ、確かにそうなんですが、それは問題の半分に過ぎず、純粋に非定常性の問題なんです。
しかし、別の質問があります - 市場のデータはstatsionarnymiを作るために、それはとにかく彼らは、少なくとも打つことによって、予測できないことが判明した場合、ここで2番目の質問 "市場を作るもの "です。
それはそうなんですが、悩みは半分だけで、純粋に非定常性の問題を解決しているんです。
しかし、別の質問があります - 市場のデータはstatsionarnymiを作るために、それはとにかく彼らは、少なくとも一目で予測できないことが判明した場合、それは2番目の質問 "何が市場を駆動 "が来るところだ。
また、非定常性の問題はどのように解決されるのでしょうか？
個人的にはdtwで解決したのですが、今はスペクトル解析、特に「SSA」で面白いものを見つけました、やり方が分かればフーリエや「PCA」でもいいと思いますが。
あなたが見る、私は価格statsionarnayaを作るためにしようとしていない、私はちょうど非statsionarnostiから "免疫 "であるそれらのメソッドを使用します。