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 2790

 
Valeriy Yastremskiy #:

時間がかかるらしい)))

たぶん、少なくとも1つくらいは明るいアイデアがすり抜けるだろう。LSTMについて、それからエージェントについて。今のところ、無意識の錯乱のレベルだ。システムへの言葉のセットはまだ形成されていない。
 
СанСаныч Фоменко #:

何度も説明した。

R2については書かれていない。)

 
Maxim Dmitrievsky #:
まあ、彼女は食べたり飲んだりする部類に入ると書いている。だから、解決の糸口は見えない。多分、少なくとも1つの明るいアイデアがすり抜けるだろう。LSTMについて、それからエージェントについて。ここまでは無意識の錯乱のレベルだ。システムへの言葉のセットはまだ形成されていない。

彼はいい人そうだ(笑)。

 
Valeriy Yastremskiy #:

いい人そうだし、うまくいけばいいんだけど......)

彼女はすでにそうしている)
何年か経ってからケンカを始めたんだけど、彼女にとっては2、3日で十分だったみたい))
 
mytarmailS #:
彼女は慣れてきたよ。)
私たちは何年か経ってから喧嘩を始め、彼女にとっては2、3日で十分だった)))

チェルニッチェ、それは人間の資質という意味ではありません。MOでは、男は理解し、時には彼女の暴言だけでなく、理解可能なものであっても)))

 
Evgeni Gavrilovi #:

僕にとって重要なR2については書かれていなかったんだ。)

R2については書いていない。私は使っていません。正確な理由は覚えていないが、定常的な行のための指標であるようで、我々にはそのような行はない。

 
Sergey Golubev #:

そう、彼は時々、このスレッドにあるマキシムの投稿を思い出して、オフトピックな投稿をする。 そして、しばしば、オントピックな投稿をする。 とりあえず、無視して・・・。

回答ありがとう。

 

以前にも似たようなアプローチを紹介したことがある。

そのアプローチの本質は、歴史から類似点を探し、現在の状況・パターンと比較することだ...。

現在のパターンがあり、歴史の中で似たようなパターンを探し、過去のパターンがどのように終わったかを見て、将来似たようなことが起こるのを待つ......。

今回は、ノイズが大きいので、価格を純粋な形で分析するのは完全にあきらめ、純粋にインジケーターのカーブ、この場合はボリンジャーバンドで類似点を探します。

価格は考慮せず、3つのボリンジャーバンドのみで、最初の50ポイントが現在のパターン、縦線以降が将来のパターンです。

パターンが大きいので、50ポイント×3カーブ=150ポイントとし、PCAで次元を減らし、最初の25成分を取り出した。

そして、縮小された空間で近接性を探す。

見つかった最も近いパターンをいくつか紹介しよう。

もっとたくさんあります。



カオスとカオス...。

これは、次の値やZZを予測することが最善の解決策ではないことを示唆している...


この図では、新しいデータの最初の50ポイントで、価格が-0.5以下になることを恐れていることを示している。

これは、どのようにターゲットを作ることができるか、またおそらくターゲットを作るべきかという興味深いヒントである。


p.s.データを視覚化することは、控えめに言っても役に立つ。

 
mytarmailS #:

以前にも同じような方法を紹介したことがある。

...
追伸:データを視覚化すると、控えめに言っても便利だ。
4年ほど前、物価で似たようなことをしたことがある(高値・安値のチャンネル)。絵は似ていた。すべての将来の変動(私たちはこれを予測と考えている)から、私は算術平均線を作った。予測はほとんど常に水平線になった。私はそれをMOでは行わず、テンプレートからの最小の逸脱と履歴のバリアントを探した。そのような失望の後、私はMOを使い始めた。しかし、それはまだある(水平または半々)。
 
elibrarius #:
私は4年ほど前、価格について似たようなことをしたことがある(高値/安値を通してチャンネルを合わせる)。絵は似ていた。すべての将来の変動(これは予測として考慮される)から、私は算術平均線を作った。予測はほとんど常に水平線になった。私はMOではそれを行わず、テンプレートからの最小の逸脱と履歴のバリアントを探した。そのような失望の後、私はMOを使い始めた。しかし、それはまだあります(水平または半々)。
平均化は悪い考えだと思う。
特に無関係な行は、それがどのように動作する必要があります、山。行
理由: