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 2765

 
Valeriy Yastremskiy #:

ここに通信が見当たらないので、ここに2020年7月のファイルがあります。

たぶん、シーズンチケットに関する記事だと思います。

いずれにせよ、私は今は時間に触れていない。

しかし、一般的にはそうだ。でも、一般的にはそうだ。
 
Maxim Dmitrievsky #:

何だったか忘れたが、たぶんシーズンものの記事だったと思う。

トリップウィンドウのアナロジーが本当なら、それはそのような時間の話ではない。

しかし、一般的にはそうだ。増分のラグが変化し、ウィンドウ自体がシフトする。でも、一般的にはそうだね。
わかったよ、時間刻みで)))、行全体を検索するんだ。ありがとう)
 
JeeyCi #:

このトピックに関する作品(製品、記事)はありますか?

どのようにお考えですか(ウラジミール・ペレヴェンコはこの質問に答えることを拒否しました)?- 取引においてニューラルネットワークで比較的安定的にお金を稼ぐことは可能ですか?

 
Valeriy Yastremskiy #:
了解です、時間を小刻みに)))、行全体を検索します。ありがとうございます))

前回の記事のようにしたかったのですが、2番目のNSは悪い例をフィルタリングするのではなく、ウィンドウを担当します。

タイミングも重要ですが、3番目のNSをアルゴリズムに追加すると、最適化するのが楽しくなるかもしれません。

私のスリッパによると)まだいくつか有望なアルゴリズムが保留されている。

 
Maxim Dmitrievsky #:

前回の記事のようにしたかったが、2番目のNSは悪い例をフィルタリングするのではなく、ウィンドウを担当 する。

タイミングも重要だが、もしかしたら第3のNSをアルゴリズムに加えることができるかもしれない。

私のスリッパによると)まだ保留中の有望なアルゴリズムがいくつかある。

とても気になる!

これは先生と一緒ですか?もし先生と一緒なら、先生と予測因子は何ですか?

 
СанСаныч Фоменко #:

とても不思議だ!

先生とですか?もし先生と一緒なら、先生と予測要素は何ですか?

教師がいる場合、最初のNSが売買を行い、2番目のNSが最初のNSの予測結果に基づいてウィンドウのシフトを調整します。例えば、新しいバーが来るたびに、ウィンドウをサインでシフトさせるか、前のバーのままにしておくかを指示します。2つのNSの束は何度か再学習され、結果を改善する。予測変数はまだ重要ではない。

まあ、これは純粋に創造的なもので、結果に基づいて最終的なスキームを決めることができる。
 
Maxim Dmitrievsky #:
教師は、最初のNSが売買を行い、2番目のNSが最初のNSの予測結果に従って窓の移動を調整する。例えば、新しいバーが来るたびに、ウィンドウをサインでシフトさせるか、前のバーのままにしておくかを指示する。NSバインダーは何度か再学習され、結果が改善される。予測はまだ重要ではないので、好きなものを入れることができる。

何を騒いでいるんだ?

予測誤差-ウィンドウ・サイズ」のグラフはありますか?あるいは類似の情報はありますか?

 

特別オリンピックの 新セクション:1つのNNはティックで取引し、2つ目のNNは1つ目のNNの結果を予測し、3つ目のNNは2つ目のNNのフェイクを警告する。(これは無限に組み合わせることができる)。戦いはベットとフォワードで行われる。デモでもこのゲームを実行するのはちょっと怖いからね。

 
Ivan Butko #:

このトピックに関する作品(製品、記事)はありますか?

どのようにお考えですか(ウラジミール・ペレヴェンコはこの質問に答えることを拒否しました)?- 取引においてニューラルネットワークで比較的安定的にお金を稼ぐことは可能ですか?

収益の問題と、ニューラルネットワークを使うか使わないかは、非常に強い間接的なものを除いて、直線的な依存関係も、その他の依存関係もありません。- インターネットで何でも調べることができる。もし私がこのスレッドを広告のプラットフォームとして使わないのであれば、それはその目的のためではない。私はブランド/製品/その他を宣伝するためにここにいるわけではありません。--話題は、合理的な正当性があるところでのみ興味深いのです...。== あなたが興味を持っている問題について、様々な情報源から入手可能な情報を検討することができないのであれば、それが市場分析であれ何であれ、私はそれが何であり、なぜであるのかさえ知らないのだから、あなたが情報源を求めるのは時期尚早だろう.))引用の使い方をまだ知らないのでは......。
 
СанСаныч Фоменко #:

何を騒いでいるんだ?

予測誤差-ウィンドウサイズ」のグラフはないのか?あるいは、似たような情報はないのか?

私の計算では、窓の大きさは700から2000小節です。1バール先の予測には35秒かかります。鈍いオーバーシュート、すなわちウィンドウを700から1800に増やし、最適なものを選択すると、420秒になります これは非常に長いです。多くのことを最適化するには、他のコンピューターとすべてのコアをロードする能力が必要です。

理由: