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 2620

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Renat Akhtyamov #:

ありあわせの

https://github.com/fernandodelacalle/adv-financial-ml-marcos-exercises

書籍に掲載されていない記事も、ご自身のホームページで公開しています。本を読む
 
Maxim Dmitrievsky #:
何を数えればいいのか？5分で200のモデルをMacで学習可能、Intel 9のようなもの
欠点に気付いたが、MOにTCジェネレーターを搭載して欲しい

1000機種あろうが、最後の10本のロウソクを見られたら、たとえガッツリGPT-3であろうと無駄です。

発電機はある、実装はない、電源は．

 
mytarmailS #:

いくら機種が多くても、直近の10本のローソクを見られたら、ガッツリGPT-3でも使い物になりませんよ。


発電機もあるし、実装もないし、電源もないし......。

それは、条件に応じて、トレーニングの過程で符号を変更することが可能である、それはかなり絞り込まれたウィンドウになることはありません
 
Maxim Dmitrievsky #:
学習の過程で、条件によってサインを変えることができるのです。

うまくいかない、原始的だ...。

ハリネズミにいくら羽を刺しても、鳥にはならない。


その方法はただ一つ、ルールを学ぶことです。

ルールはフォレスターやブーストにあるような、X>0.1＆X2<0.003のようなものではありませんが......。それは近似的なルールであり、回帰と同じように役に立たない、それはテーブルデータに対してのみ機能し、我々に対しては 機能しない。


そして、ナレッジと呼ばれるルール、イベントドリブンのルール、インデックスとは無関係の能力で

event1... event2... event3...

イベント1...................イベント2.............イベント3

event1.event2......event3。


事象は下位の規則

一事が万事

完全なルールのプールはTSである。


これは、市場に出ている人のTCを明らかにするためのアルゴリズムで、他にはない

本格的なルールを自動生成してチェックするのは便利な「文法回帰」、遺伝的アルゴリズムを使って、コードそのものを書き込むアルゴリズムである


信じようと信じまいと、トレードを続けていれば必ずやってくる、時間の問題だ。

 
mytarmailS #:

うまくいかない、原始的だ...。

ハリネズミにいくら羽を刺しても、鳥にはならない。


その方法はただ一つ、ルールを学ぶことです。

ルールはフォレスターやブーストにあるような、X>0.1＆X2<0.003のようなものではありませんが......。それは近似的なルールであり、回帰と同じように役に立たない、それはテーブルデータに対してのみ機能し、我々に対しては 機能しない。


そして、ナレッジと呼ばれるルール、イベントドリブンのルール、インデックスとは無関係の能力で

event1... event2... event3...

イベント1...................イベント2.............イベント3

event1.event2......event3。


事象は下位の規則

一事が万事

完全なルールのプールはTSである。


これは、市場に出ている人のTCを明らかにするためのアルゴリズムで、他にはない

本格的なルールを自動生成してチェックするのは便利な「文法回帰」、遺伝的アルゴリズムを使ってコードそのものを書くアルゴリズムです


信じようが信じまいが、トレードを続けていれば必ず来る、時間の問題だ。

私の理解が正しければ、かなり強い考えだと思います。どうやって」という部分については、どうしてもイメージがわきません。ブルートフォース - 異なるサイズのウィンドウのように、ここでイベントと呼ばれるものをマークすることができます。そして、それをどうにかして、さまざまなウィンドウの空間からイベントの空間へと移動させなければならないのです。今まで試したことがないので、もしかしたら計算上はそんなに難しくないのかもしれませんね。

 
mytarmailS #:

動かないし、原始的だし...。

ハリネズミにいくら羽を刺しても、鳥にはならない。


その方法はただ一つ、ルールを学ぶことです。

ルールはフォレスターやブーストにあるような、X>0.1＆X2<0.003のようなものではありませんが......。それは近似的なルールであり、回帰と同じように役に立たない、それはテーブルデータに対してのみ機能し、我々に対しては 機能しない。


そして、ナレッジと呼ばれるルール、イベントドリブンのルール、インデックスとは無関係の能力で

event1... event2... event3...

イベント1...................イベント2.............イベント3

event1.event2......event3。


事象は下位の規則

一事が万事

完全なルールのプールはTSである。


これは、市場に出ている人のTCを明らかにするためのアルゴリズムで、他にはない

本格的なルールを自動生成してチェックする便利な「文法回帰」、それは遺伝的アルゴリズムを使って本質的にコードそのものを書くアルゴリズムです


信じようと信じまいと、トレードを続けていれば必ずやってくる、時間の問題だ。

では、何に縛られるのか、何を生成するのか。例題をいくつか挙げてください、鉛筆で書いておきます。
 
Maxim Dmitrievsky #:
では、何に縛られるかというと、何を生成するのか？いくつか例を挙げてくれれば、ペンディングにしますよ。
ルール・ジェネレーションをどう見るか、後でメールします。 爆睡しているので...。

文法的な回帰を最低限知っていること。
 
mytarmailS #:
ルール生成をどう見るかはまた後日。 ちょっとここで爆睡してしまった。

とりあえず、最低限文法的な回帰に慣れること。
やれやれ、残念だ。
を読んでみる。
 
Maxim Dmitrievsky #:
PythonのPonyGE2というパッケージがあるのですが、Pkeでやっているので、何とも言えません。
 
一連の出来事・ルールは有効だが、それぞれのルールには次元があり、長い連続は呪いがある。
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