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 2737

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Maxim Dmitrievsky #:
リスを飼っているか、誇大妄想に陥っているかのどちらかだ。
あんたにできるのは、バスの中でみんなが喜ぶように騒ぐことだけ。それしか能がない。
)))MOのプロって......アハハハハ......。ああ、くそっ。

 

例えば、LWMA20の7小節の位置は？単純な数学でおおよその位置がわかる。

例えば、7つのバーにおけるLWMA20の位置は？単純な数学は、それがおおよそどこになるかを概説するために使用することができ、ML / NNの方法は、この領域を絞り込むことに成功した場合、それはちょうど利益を上げる取引アルゴリズムを 考え出すだけの問題です。

 
Maxim Kuznetsov 取引アルゴリズムを 考え出すだけです。

将来の値動きのベクトルを考慮する必要があり、離散性は違えどそれを予測しようとしている、というようなことはあります。しかし、私はもっと単純な問題を解決することに興味があります。つまり、価格がその交差点に向かって動く場合にムービングの価格を決定し、理想的には交差点を計算することです。

残念ながら、私はMQLで回帰モデルや多階級化モデルを作る方法を知りませんし、これがなければ他の言語のパッケージでこの問題を解く動機もありません。しかし、私にはそのような課題があるので、興味のある方と一緒に計算も含めて解決する用意がある。

 
mytarmailS #:

何をどうしたいのか、何をどうしたいのか、何をどう定義すればいいのか。

サンプルは大きければ大きいほどいい。しかし、私はそれをテストする準備ができている。モデルをトレーニングするのに最適なエリアを決定するツール、最初は履歴で、それから未来を見ずにできるかどうか見てみよう。

 
Aleksey Vyazmikin #:

つまり、将来の値動きのベクトルを考慮する必要があり、離散性は異なるものの、それを予測しようとしているのです。しかし、私はもっと単純な問題を解決することに興味があります。ムービングの価格を決定し、価格がそのクロスに向かって動くかどうかを判断し、理想的にはクロスポイントを計算する ことです。

残念ながら、私はMQLで回帰モデルや多階級化モデルを作る方法を知りませんし、それがなければ他の言語のパッケージでこの問題を解く動機もありません。しかし、私にはそのような課題があるので、興味のある方と一緒に計算も含めて解決する用意がある。

価格がSMAに向かって動き、クロスオーバーが必要な場合も、問題はまったく同じです（事前に方向がわかっているにもかかわらず、クロスオーバーが必要なため、おそらくさらに複雑です）。

dSMAの傾き=(price[N]-price[0])/Nと気配値の統計的特性(何ティックがあるか、何ティックがある時間のポイントに変換されるか)を知っていれば、"将来 "確率フィールドを構築することができます-ここに価格フィールドがあり、ここにSMAフィールドがあり、ここに_there_price_will_meet_SMAがあります。

しかし、それは統計分析的な解決策であり、そこからお金を得ることはできない。それなら、ML/NNを使ってこれらのフィールドを同じように絞り込み、そこからお金を得る方法を考え出さなければならない。）

 
Maxim Kuznetsov #:

価格がSMAに向かって動き、クロスオーバーが必要な場合、その作業はまったく同じである（方向がわかっているにもかかわらず、クロスオーバーが必要なため、おそらくさらに難しい）。

dSMA=(price[N]-price[0])/Nの傾きと、気配値の統計的特性(何ティックがあるか、何ティックがある時間のポイントに変換されるか)を知っていれば、「将来」の確率フィールドを構築することができます。

しかし、それは統計分析的な解決策であり、そこからお金を得ることはできない。それなら、ML/NNを使ってこれらのフィールドを同じように絞り込み、そこからお金を得る方法を考え出さなければならない。）

私はお金を得る方法を知っている - チャネル上で修正を待つ取引。そう、そのために多階級化や回帰があるんだ。実際には、可能性の高いバーのモデルを構築し、モデルを計算する必要があります。

 
Maxim Kuznetsov 取引アルゴリズムを 考え出すだけの問題です。
クローズ価格のどこにノイズがあり、マシュカよりどのように悪いのですか？何の影響もありません。ランダムをランダムで割ったものです。

これはおそらく、MOの初心者がチェックに走り、それをぶち壊す最初の方法の一つであろう

そこに書いたように...まず研究対象とその特性を定義し、次にMOを使った因果関係を（もしあれば）定義しなければならない

MOは、新しいデータで仮説を検証するのに苦労しない方法だ。それなのに、この連中は何もうまくいかないと叫び回っている。
 
Maxim Dmitrievsky #:
まあ、時系列だけを分析するのでなければ、そうでしょう。しかし、時系列だけでなく、誰でも分析できるわけではないので、MOの手法による研究対象として、価格系列という形で市場を明らかに表現することに落ち着いた。

そうでなければ、スタック、ニュース分析、ペア取引、裁定取引など、他のものを表示しただろう。

分析には離散化が必要であり、離散化なしでは方法はない。通常、時系列は等間隔で離散化される。しかし、例えば、レンコーやジグザグなど、別の方法でそれを行うこともできます。

私が思うに、離散化の源は間抜けな基本的なTSであり、それをモデルからのフィルターによって改善しようとする。例えば、最初のTSは「1時間の始めに買い、終わりに売る」、あるいは「ジグザグの方向の膝が形成されたらオープンし、次の膝が形成されたらクローズする」、そしていくつかの指標予測に基づいて最終的なTSは、いくつかの入力を拒否します。

あなたは、離散化のさまざまな方法をいじくり回すことを空しいお遊びだと考えているようだが、それにはそれなりの理由がある。これが、このスレッドで建設的な議論ができないもう一つの理由である。

 
Aleksey Nikolayev #:

離散化は分析に必要であり、離散化なしでは分析ができない。通常、時系列は一定の間隔で離散化される。しかし、例えばレンコやジグザグなど、別の方法で離散化することもできる。

私が思うに、離散化の源は間抜けな基本的なTSであり、それをモデルからのフィルターによって改善しようとする。例えば、最初のTSは「1時間の始めに買い、終わりに売る」、あるいは「ジグザグの方向の膝が形成されたらオープンし、次の膝が形成されたらクローズする」、そしていくつかの指標予測に基づいて最終的なTSはいくつかの入力を拒否します。

あなたは、離散化のさまざまな方法をいじくり回すことを空しいお遊びだと考えているようだが、それにはそれなりの理由がある。これが、このスレッドで建設的な議論ができないもう一つの理由だ。

私は自分の意見を述べることしかできない。例えば、私は異なる条件下でティックに基づいて異なるタイプのバーを構築しようとしましたが、何も達成できませんでした。現段階では、今のところすべてが明確なので、不必要な用語をたくさん導入しなければ、建設的な会話をすることができます :)。

今は、特徴とラベルのランダムなセットを取って、新しいデータで検証しながらそれらのセットをループしているだけです。また、相互情報に基づいてラベルを導こうとしているので、特徴との間にできるだけ多くの情報、つまり相関関係があるようにしています。
 
Aleksey Nikolayev #:

あなたは、さまざまなサンプリング方法をいじくり回すことを空しいお遊びだと考えているし、そこには何らかの理由がある。これが、このスレッドで建設的な議論ができないもう一つの理由である。

ディスクリタイゼーションは、フィルタリング（情報の圧縮）の特殊なケースである。それを "手抜き "と考えるのは、バカとしか言いようがない。
MO教授、アハハハ
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