Mihail Marchukajtes： 改めて補足・定義します。資産の価格を予測するのです。少なくとも私たちは、どのように見ても、どのように処理しても、そうしようとします。ターゲットをどう構築するにしても、マーケットで仕事をするポイントは価格を予測することです。問題は、何が原因で価格が変動するのか？誰が答えを出すのか、推測をするのか。あなたの考えを聞いて、正しい答えを出したいと思います。まあ...さああなたの推測です。価格変更の理由は何ですか？
N 秒/分/時間後に価格がどれだけ動くかで、価格変動を予測する。より簡便には、将来のリターニー（R=(P(t)-P(t+n))/P(t)) または logreturn を用いる。
改めて補足・定義します。資産の価格を予測するのです。少なくとも私たちは、どのように見ても、どのように処理しても、そうしようとします。ターゲットをどう構築するにしても、マーケットで仕事をするポイントは価格を予測することです。問題は、何が原因で価格が変動するのか？誰が答えを出すのか、推測をするのか。あなたの考えを聞いて、正しい答えを出したいと思います。まあ...さああなたの推測です。価格変更の理由は何ですか？
N 秒/分/時間後に価格がどれだけ動くかで、価格変動を予測する。より簡便には、将来のリターニー（R=(P(t)-P(t+n))/P(t)) または logreturn を用いる。
国際貿易、各国への融資、為替リスクのヘッジなどによる大量の通貨のありふれた交換から、市場活動、天候、ファッション、太陽活動などから得られるインサイダーやニュース情報による裁定や投機まで、さまざまな理由で生じる需要と供給のアンバランスの圧力によって価格が変動 する。
以下は、要因である予測変数とターゲット変数のリストで、対応するバーの数でシフトされています。
$ AUDUSD : num 0.722 0.722 0.722 0.721 0.72 ...
$ CHFJPY : num 120 120 120 119 119 ...
$ USDCAD : num 1.39 1.39 1.39 1.39 1.39 ...
$ GBPCHF : num 1.47 1.47 1.47 1.48 1.47 ...
$ EURGBP : num 0.739 0.74 0.739 0.737 0.739 ...
$ USDJPY : num 119 119 119 119 119 ...
$ GBPUSD : num 1.48 1.48 1.48 1.48 1.48 ...
$ EURUSD : num 1.09 1.09 1.09 1.09 1.09 ...
$ EURCHF : num 1.09 1.09 1.09 1.09 1.09 ...
$ USDCHF : num 0.995 0.995 0.994 0.998 0.998 ...
$ GBPJPY : num 176 176 176 176 175 ...
$ EURJPY : num 130 130 130 130 130 ...
$ EURCAD : num 1.52 1.52 1.52 1.52 1.52 ...
$ d1_AUDUSD : num 0.010401 0.000505 -0.001818 -0.003433 -0.008583 ...
$ d1_CHFJPY : num -0.01497 0.00444 -0.00186 -0.02309 -0.00823 ...
$ d1_USDCAD : num 0.008585 0.003389 -0.012832 0.000136 0.002982 ...
$ d1_GBPCHF : num -0.000685 0.001746 0.000651 0.024858 -0.009416 ...
$ d1_EURGBP : num 0.0031 0.00161 -0.00194 -0.01042 0.01003 ...
$ d1_USDJPY : num -0.02035 0.00201 -0.00654 0.00558 -0.00933 ...
$ d1_GBPUSD : num 0.00707 0.00355 0.00439 0.00204 -0.00697 ...
$ d1_EURUSD : num 0.01916 0.0093 0.00404 -0.01876 0.00905 ...
$ d1_EURCHF : num 0.0116 0.01463 -0.00732 0.04675 0.01089 ...
$ d1_USDCHF : num -0.01705 -0.00415 -0.00933 0.05219 -0.00553 ...
$ d1_GBPJPY : num -0.00779 0.00362 -0.00101 0.00484 -0.01057 ...
$ d1_EURJPY : num -0.00941 0.00844 -0.0045 -0.00668 -0.00417 ...
$ d1_EURCAD : num 0.02362 0.01077 -0.01055 -0.01408 0.00971 ...
$ d2_AUDUSD : num 0.000909 -0.001313 -0.001313 -0.012017 -0.012017 ...
$ d2_CHFJPY : num -0.02594 0.00258 0.00258 -0.03132 -0.03132 ...
$ d2_USDCAD : num 0.01387 -0.00944 -0.00944 0.00312 0.00312 ...
$ d2_GBPCHF : num 0.0103 0.0024 0.0024 0.0154 0.0154 ...
$ d2_EURGBP : num -0.000776 -0.000332 -0.000332 -0.000388 -0.000388 ...
$ d2_USDJPY : num -0.01857 -0.00453 -0.00453 -0.00375 -0.00375 ...
$ d2_GBPUSD : num 0.00771 0.00794 0.00794 -0.00493 -0.00493 ...
$ d2_EURUSD : num 0.0123 0.0133 0.0133 -0.0097 -0.0097 ...
$ d2_EURCHF : num 0.03676 0.00732 0.00732 0.05764 0.05764 ...
$ d2_USDCHF : num 0.00599 -0.01348 -0.01348 0.04666 0.04666 ...
$ d2_GBPJPY : num -0.00616 0.0026 0.0026 -0.00572 -0.00572 ...
$ d2_EURJPY : num -0.01205 0.00394 0.00394 -0.01085 -0.01085 ...
$ d2_EURCAD : num 0.023928 0.000221 0.000221 -0.004371 -0.004371 ...
$ d4_AUDUSD : num -0.000404 -0.000404 -0.000404 -0.029385 -0.029385 ...
$ d4_CHFJPY : num -0.0234 -0.0234 -0.0234 -0.0327 -0.0327 ...
$ d4_USDCAD : num 0.00443 0.00443 0.00443 0.00122 0.00122 ...
$ d4_GBPCHF : num 0.0127 0.0127 0.0127 0.0255 0.0255 ...
$ d4_EURGBP : num -0.00111 -0.00111 -0.00111 -0.01496 -0.01496 ...
$ d4_USDJPY : num -0.0231 -0.0231 -0.0231 0.0175 0.0175 ...
$ d4_GBPUSD : num 0.0156 0.0156 0.0156 -0.0157 -0.0157 ...
$ d4_EURUSD : num 0.0256 0.0256 0.0256 -0.0601 -0.0601 ...
$ d4_EURCHF : num 0.0441 0.0441 0.0441 0.0277 0.0277 ...
$ d4_USDCHF : num -0.00749 -0.00749 -0.00749 0.09459 0.09459 ...
$ d4_GBPJPY : num -0.0035602 -0.0035602 -0.0035602 0.0000957 0.0000957 ...
$ d4_EURJPY : num -0.00811 -0.00811 -0.00811 -0.02169 -0.02169 ...
$ d4_EURCAD : num 0.0241 0.0241 0.0241 -0.0445 -0.0445 ...
$ d1_AUDUSD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
$ d1_CHFJPY_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 1 1 2 1 1 2 2 2 ...
$ d1_USDCAD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 2 2 1 1 1 2 2 1 ...
$ d1_GBPCHF_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 ...
$ d1_EURGBP_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 ...
$ d1_USDJPY_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 2 1 2 2 1 2 2 2 ...
$ d1_GBPUSD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 ...
$ d1_EURUSD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 ...
$ d1_EURCHF_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 2 2 1 1 1 1 1 2 ...
$ d1_USDCHF_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 1 1 2 1 2 2 2 2 1 1 ...
$ d1_GBPJPY_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 ...
$ d1_EURJPY_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 ...
$ d1_EURCAD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 ...
$ d2_AUDUSD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 ...
$ d2_CHFJPY_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 ...
$ d2_USDCAD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 ...
$ d2_GBPCHF_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ...
$ d2_EURGBP_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 ...
$ d2_USDJPY_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 ...
$ d2_GBPUSD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 ...
$ d2_EURUSD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 ...
$ d2_EURCHF_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ d2_USDCHF_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 ...
$ d2_GBPJPY_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 1 2 2 1 1 2 2 2 ...
$ d2_EURJPY_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 1 1 1 1 1 2 2 1 ...
$ d2_EURCAD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 ...
$ d4_AUDUSD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 ...
$ d4_CHFJPY_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ d4_USDCAD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 ...
$ d4_GBPCHF_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ d4_EURGBP_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ d4_USDJPY_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ d4_GBPUSD_f: Factor w/ 2 levels "-1","1": 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 ...
[list output truncated]
リストアップされたターゲット変数のうち、これらのターゲット変数に対して予測力を持つ予測変数は2つのターゲット変数d4_EURUSD_fとd4_USDCHF_fのみである。他のすべてのターゲット変数は、リストされた予測因子によって4ステップ先の予測ができない。
1歩先、2歩先を予測するほうがよさそうです。
アップトレンドとは、大多数の参加者が下落に自信を持ち、それをトレードで裏打ちすることである...
サポートとは、参加者の大半が空売りをしていたにもかかわらず、価格が下落せず、むしろ上昇したレンジのことです。同じレンジに戻ると、残りのショートは積極的にショートをゼロ付近で決済するため、ミニ上昇ラリーとなる。
以下は、その要因となる予測変数とターゲット変数のリストで、適切な数のバーでシフトされている........................。
.........................................................................................................
どのくらい良くなったのか、結果はどうなのか。
どの程度改善されたのでしょうか？ 一般的にはどのような結果なのでしょうか？
何か抽象的な尺度がある。
= 1は100%の予測能力
もし > 10 ならば、その予測因子には予測能力がないと考える。
リストアップされた4ステップアヘッドターゲットの場合、予測変数は7から9の尺度を持つ。1歩先の予測では、2強の指標を持つ予測変数が存在する。
PS.
このスレッドで、私は何度も予測変数の予測能力を具体的に扱うよう求めてきました。忘れてはならないのは、「ゴミを入れ、ゴミを出す」ことです。そして、それはどんなモデルでも変えることはできません。
何か抽象的な尺度がある。
具体的に、MOはOOSに対してどのような精度をもっているのでしょうか？
なぜ、このような抽象的な...
MOのOOSの精度はどうなんでしょうか？
なぜ、このような抽象的な...
クラスが予想されます。予測誤差は25～30％で、トレーニング時とサンプル外での予測誤差は同じです。
追記
これだけ何度も何度も書いている。
忘れてはならないのは、「ゴミを入れ、ゴミを出す」ということです。そして、それはどんなモデルでも変えることはできません。
ゴミのような予測因子と適切なモデルの組み合わせが、突然、それらの予測因子単体よりも良い予測をすることがあります。
MO競技会 numer.ai -https://api.numer.ai/competitions/current/dataset の学習データの例です（アーカイブ内のテーブルnumerai_training_data.csv）。そこには50の予測変数があり、私が試したすべての評価方法は、それをゴミだと言っています。しかし、それらの組み合わせや異なるモデルを試すことで、訓練と検証で50％を超える予測精度を得ることが可能です。
時には、ジャンクな予測因子と適切なモデルの組み合わせが、突然、それらの予測因子単体よりも良い予測を始めることがあります。
例えば、MO競技会 numer.ai -https://api.numer.ai/competitions/current/dataset の学習データです（アーカイブ内のテーブルnumerai_training_data.csv）。そこには50の予測変数があり、私が試したすべての評価方法は、それをゴミだと言っています。しかし、それらの組み合わせや異なるモデルを試すことで、トレーニングと検証で50%以上の予測精度を得ることが可能です。
1.最初はトレーニング-テスト-検証用と、作成したモデルの検証用の2つのファイルを別々に取る必要があります。4つのサンプルの誤差は、ほぼ同じになるはずです。
2.当然、私たちの活動は、元の商を操作し、元の商から派生した新しい、予測力を持つ前駆体を得ることにあります。私は、予測変数の初期セットがどこから来るかについて議論しているわけではなく、それ自体が問題なのです。