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 2795

 
mytarmailS #:

私は信じている

個人的には、バウンドやエクストリーム、その他いろいろなことを予想するのが好きなんだけど......。

実は、答えは表面にある。"何をプログラムするか、何を予測するか "だ。

質問:あなたは何を探しているのですか?

:))) 面白く、鋭く、思慮深い。)

もしあなたが100万ドル持っていて、その半分を私に渡したくないのなら、あなたは100万ドルを持っていないことになる。

:))) 面白く、鋭く、思慮深い )

なんて言ったらいいんだろう?

サンドボックス!

特になし)。

さようなら。

 
Uladzimir Izerski #:

なんて言ったらいいんだろう。

サンドボックス!

詳細は不明)。

さようなら。

具体的な答えを得るためには、具体的な質問を立てなければならない...。
簡単なことだ。
 

市場モデルの中(内部)で何かを予測するというのは面白いアイデアだ。


例えば、市場モデルとしてボリンジャーがあり、このモデルの中で予測を行う...。

ボリンジャーには、上限、下限、平均という3つの指標があります。

近い将来、価格がどのラインを超えるかを 予測します。

交差するという ことは、ローソク足の高値と安値の間に位置するということです。

つまり、3つのクラスを予測するわけです。

このモデルはこのようなデータでよく学習し、 新しい データでも誤差は減少せず、安定した動作をします。

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction   -1    0    1
        -1 3647  721   10
        0   817 5013  948
        1    22  655 3167

Overall Statistics
                                         
               Accuracy : 0.7885         
                 95% CI : (0.7818, 0.795)
    No Information Rate : 0.4259         
    P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16      
                                         
                  Kappa : 0.6745         
                                         
 Mcnemar's Test P-Value : 8.019e-14      

Statistics by Class:

                     Class: -1 Class: 0 Class: 1
Sensitivity             0.8130   0.7846   0.7678
Specificity             0.9305   0.7950   0.9377
Pos Pred Value          0.8330   0.7396   0.8239
Neg Pred Value          0.9210   0.8326   0.9141
Prevalence              0.2991   0.4259   0.2750
Detection Rate          0.2431   0.3342   0.2111
Detection Prevalence    0.2919   0.4519   0.2563
Balanced Accuracy       0.8717   0.7898   0.8528

また、市場でも、このモデルはトレンドを非常によく見ており、トレンドの方向は決して間違えません。遅れはしますが、同じジグザグよりもずっと、ずっと適切な動きをします。

私はすでにボリンジャーの代わりにドンチ・チャンネルで実験済みだ。

試してみてください、きっと気に入るはずです。


============

説明が難しいのですが、要は、抽象的なアップダウンを予測するのではなく、AMOの自由度を減らすかのように、AMOを何らかのモデルの枠組みに「固定」して、その中で予測する・・・ということです。

 
Uladzimir Izerski #:

何をどのように予測するか、別のバリエーションを紹介しよう。

 
mytarmailS #:

近い将来、価格がどのラインを超えるかを 予測する...

どの時点で予測しますか?


mytarmailS#:

ボリンジャーの代わりにドンチアンチャネルで実験済みです。

ドンチャン・チャンネルは標準ZZとほぼ同期しており、ボーダーを越える瞬間==新しいZZセグメントが出現する瞬間です。

その通り、私はMOで最初からこの戦略を使ってきた。

どうやらここでの問題は、誰もお互いの声を聞かないので、みんなが堂々巡りになってしまうことらしい......。

 
Aleksey Vyazmikin #:


どうやらここでの問題は、誰もお互いの話を聞かないので、みんなが堂々巡りになってしまうことらしい......。

1000通りの言い方があっても、みんなに理解されるのは1つだけだ)))))

 
Valeriy Yastremskiy #:

思考は1000通りの言い方ができるが、万人に理解できるのは1つだけだ))))

つまり、話し手の努力ではなく、聞き手の努力という逆転の発想が必要なのである。

質問したり、問いかけたりすることはそれほど難しいことではないのだ。

 
Aleksey Vyazmikin #:

どの時点で予測を立てるのですか?

今、この瞬間から、将来、3本の線のうち、どの線が最初に交差するかを予測するのです。

アレクセイ・ヴャズミキン#:

ドンチャン・チャンネルは標準的なZZとほぼ同期している - 国境通過の瞬間=新しいZZセグメントが出現する瞬間。

だから、MOでは最初からこの戦略を使ったんだ。

どうやらここでの問題は、誰もお互いの声を聞かないので、みんなが堂々巡りになってしまうことらしい......。

そうそう、そうそう。ZZだけが アクラシ55-58で、僕は79だけど、差はない...当たり前だ...。))

 
mytarmailS #:

さて、これからは3本の線のうち、どの線が最初に交わるかを予想することになる。

はいはいはい...もちろん...。でも、ZZ アコウラシは55~58歳で、僕は79歳だけど、差はないよ...。

まあ、目標が数字だけなら...。

各バーでの予測は、トレンドが終了するよりも継続する可能性が高いことが明らかであるため、歪みが残っている場合、すなわち、平均値の上/下を見つけることは自動的に正しい結果の60%を与えるでしょう。

ドンチ・チャネルでは、80%と20%を境界線(上限は100%、下限は0%)に置く。チャネルの反対側の境界にストップとトロールを置く。

 
Aleksey Vyazmikin #:

いや、まあ、数字だけが目的なら......。

ノーコメント)))

理由: