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 2657 1...265026512652265326542655265626572658265926602661266226632664...3399 新しいコメント Renat Akhtyamov 2022.07.06 06:10 #26561 Aleksey Nikolayev #:重なり合うウェーブメーカーは、まったくうんざりする光景 だ。 アハハハ 100％同感だ。 でも、とにかく、すべてのタナラーを見るのはとても......。楽しい。 まあ、そこに魚はいないんだけどね。 mytarmailS 2022.07.06 06:13 #26562 Aleksey Nikolayev #:重なり合うウェーブブレーカーはまったく嫌な光景 だ。 私の理解が正しければ、レナートの言う通りだ。市場は非定常システムです。例えば、ボラティリティなどに応じてマシュカの期間をコントロールすることを除いて、移動平均上にTSがあると想像してください。つまり、マシュカはもはや単純なものではなく、適応的なものなのです。 Aleksey Nikolayev 2022.07.06 12:48 #26563 mytarmailS #: 私の理解が正しければ、レナートの言う通りだ。 市場は非定常システムなのだから......」。 例えば、移動平均線上にTSがあると想像してください。つまり、マシュカはもはや単純なものではなく、適応的なものなのです。 まあ、この問題には普遍的な良い解決策はない、という陳腐な表現にこそ正しさがある。 巧みに配置された符号を構成することで非定常性を取り除くというのは、ごく普通の考えだが、もちろん普遍的でもない。 私の研究では、市場がいくつかの定常状態を持ち、その状態が時々切り替わるという、区分的定常性という標準的な仮定から話を進めます。もちろん、これも普遍的なアプローチではありません（非定常性は「浮動的」である可能性があります）。 Valeriy Yastremskiy 2022.07.06 12:54 #26564 Aleksey Nikolayev #:まあ、この問題に対する普遍的な良い解決策はない、というありきたりな言葉を除けば、そこには妥当性がある。巧妙に配置された符号を構成することによって非定常性を取り除くというのは、ごく普通の考えだが、もちろん普遍的なものではない。私の研究では、市場にはいくつかの定常状態があり、その状態が時々切り替わるという、区分的定常性という標準的な仮定から話を進めます。もちろん、これも普遍的なアプローチではありません（非定常性は「浮動的」である可能性があります）。 もちろん悲しいのは、それがスピードや加速度ではないということです)))) ごく普通の調査方法だ。定常状態は目に見え、モデル化され、遷移も目に見えるが、定常状態としてはモデル化されない。そして、非定常性の浮遊、それはまだ複雑な物質であるが、ノイズは常にあったし、今後もそうであろう。 mytarmailS 2022.07.06 13:51 #26565 Aleksey Nikolayev #:まあ、目の前の問題に対する普遍的な良い解決策はないというありきたりな主張以外は、そこに妥当性がある。巧妙に配置された符号を構成することによって非定常性を取り除くというのは、ごく普通の考えだが、もちろん普遍的なものではない。私の研究では、市場がいくつかの定常状態を持ち、それが時々切り替わるという、区分的定常性という標準的な仮定から話を進めます。もちろん、これも普遍的なアプローチではありません（非定常性は「浮動的」である可能性があります）。 私には、区分的定常性という考え方は機能していないように思えるのですが......。なぜなら、定常性は移動する窓の中でチェックされるからです。つまり、私たちは遅延でそれを検出し、遅延で定常性の終わりを知ることができるのです。スイッチングについてですが、HMMは使えますか？ Aleksey Nikolayev 2022.07.06 15:17 #26566 mytarmailS #: 断片的な定常性という考え方は通用しないと思う。 なぜなら、定常性は移動する窓の中でチェックされるからです。つまり、定常性は遅れて検出され、定常性の終わりも遅れて知ることになります。 スイッチングについてですが、HMMは使えますか？ ラグを小さくすることは誤検出率を上げることにつながるので、常に両者のトレードオフの問題です。 HMMはあまり適していません。なぜなら、スイッチングが一様ではなく、スタック状態や頻繁すぎるスイッチングがあるからです。スイッチングの瞬間は決定論的である（そして未知である）と仮定する方が簡単です。 Maxim Dmitrievsky 2022.07.07 06:27 #26567 列挙、列挙...三角法、対数、分布のモーメント、時間特徴...他の方法ではどのように見えるべきかを推測することはできないクラスタリングはまだだ。 mytarmailS 2022.07.07 07:57 #26568 Maxim Dmitrievsky #: 列挙、列挙...三角法、対数、分布のモーメント、時間特徴...他の方法では推測できないはずだクラスタリングはまだうまくいっていない。 何を言っているんだ（笑)。 Maxim Dmitrievsky 2022.07.07 08:07 #26569 mytarmailS #: 何のことだ？） サイン探しについて Valeriy Yastremskiy 2022.07.07 10:34 #26570 Maxim Dmitrievsky #:サイン探しについて グラフには増分と時間しかない。デリバティブは何も新しいものをもたらさない。クラスタリングが停滞しているのは奇妙だ。 1...265026512652265326542655265626572658265926602661266226632664...3399 新しいコメント 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
重なり合うウェーブメーカーは、まったくうんざりする光景 だ。
アハハハ
100％同感だ。
でも、とにかく、すべてのタナラーを見るのはとても......。楽しい。
まあ、そこに魚はいないんだけどね。
重なり合うウェーブブレーカーはまったく嫌な光景 だ。
私の理解が正しければ、レナートの言う通りだ。
まあ、この問題には普遍的な良い解決策はない、という陳腐な表現にこそ正しさがある。
巧みに配置された符号を構成することで非定常性を取り除くというのは、ごく普通の考えだが、もちろん普遍的でもない。
私の研究では、市場がいくつかの定常状態を持ち、その状態が時々切り替わるという、区分的定常性という標準的な仮定から話を進めます。もちろん、これも普遍的なアプローチではありません（非定常性は「浮動的」である可能性があります）。
まあ、この問題に対する普遍的な良い解決策はない、というありきたりな言葉を除けば、そこには妥当性がある。
巧妙に配置された符号を構成することによって非定常性を取り除くというのは、ごく普通の考えだが、もちろん普遍的なものではない。
私の研究では、市場にはいくつかの定常状態があり、その状態が時々切り替わるという、区分的定常性という標準的な仮定から話を進めます。もちろん、これも普遍的なアプローチではありません（非定常性は「浮動的」である可能性があります）。
もちろん悲しいのは、それがスピードや加速度ではないということです))))
ごく普通の調査方法だ。定常状態は目に見え、モデル化され、遷移も目に見えるが、定常状態としてはモデル化されない。そして、非定常性の浮遊、それはまだ複雑な物質であるが、ノイズは常にあったし、今後もそうであろう。
まあ、目の前の問題に対する普遍的な良い解決策はないというありきたりな主張以外は、そこに妥当性がある。
巧妙に配置された符号を構成することによって非定常性を取り除くというのは、ごく普通の考えだが、もちろん普遍的なものではない。
私の研究では、市場がいくつかの定常状態を持ち、それが時々切り替わるという、区分的定常性という標準的な仮定から話を進めます。もちろん、これも普遍的なアプローチではありません（非定常性は「浮動的」である可能性があります）。
断片的な定常性という考え方は通用しないと思う。
ラグを小さくすることは誤検出率を上げることにつながるので、常に両者のトレードオフの問題です。
HMMはあまり適していません。なぜなら、スイッチングが一様ではなく、スタック状態や頻繁すぎるスイッチングがあるからです。スイッチングの瞬間は決定論的である（そして未知である）と仮定する方が簡単です。
列挙、列挙...三角法、対数、分布のモーメント、時間特徴...他の方法では推測できないはずだ
何のことだ？）
サイン探しについて
サイン探しについて
グラフには増分と時間しかない。デリバティブは何も新しいものをもたらさない。クラスタリングが停滞しているのは奇妙だ。