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 2884

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mytarmailS #:

大雑把に言えば、例えば 100本以上前の3本のローソク足からなる独立したパターンを見つけ、それをすぐにクローズの最終価格と比較することができる。

言い換えれば、モデルは直近の価格が何であるかを理解し、いつであるかに関係なく、直近の価格が何であったかを理解する......。

もしご興味があれば、コード、関数、ルールの検索方法、フィットネス関数をお送りします。


連絡くれれば、見てみるよ。これは面白いかもしれない。

 
mytarmailS #:

その両方を兼ね備えている。

1）ルールは、最後の10本のローソクを見ることができます（ハードインデックス[1：10] ）。

2) ルールはインデックスに関係なくすべてのデータを検索することができ、それはループ[i]であり、これらのルールはインデックスだけでなく[i+n] も検索することができます。

1) あなたがルールと呼ぶものと、通常（トレーディングにおいて）ルールと呼ばれるものとの間に矛盾があるため、私は不協和音を感じている。通常、トレーディングにおけるルールとは、ポジションの建玉、決済、出来高/方向の変更など、トレーディングのルールである。問題は、あなたのルールからどのように取引ロジックを構築するかです。

2) 最初の点の答えにかかわらず、取引ロジックのルールを形成するための初期ルールのセットが大きすぎるという問題がある。その問題とは、オーバーフィッティングの可能性です。このフォーラムのどこかで、私はすでに、週の「良い時間帯」を選ぶ例について書きましたが、120のバリエーションから選ぶことさえ、現実には明らかに存在しない取引機会を常に「見る」可能性を与えるのです。大雑把に言えば、SBを使った過剰選択ゲームは危険である。価格が正確にはSBでないことは明らかだが、類似点は無視できないほど大きい。

 
Vladimir Perervenko #:

連絡くれれば、見てみるよ。これは面白いかもしれない。

PMで送れないから、ここに送ってるんだ...。(友達になりましょう）

主な機能は2つだけ、

1) 文法の作成

2) データフレーム内のルールを数える方法。

基本的に他には何もいらない。

あとは、データセットを受け取り、2)の関数で各データフレームを調べるだけだ。

その結果を得て、フィットネス関数を評価する。


必要であれば、フィットネス関数を使った本格的な例を作ろうと思う。

ファイル:
fun.txt  4 kb
 
Aleksey Nikolayev #:

1) あなたがルールと呼ぶものと、通常（トレーディングにおいて）ルールと呼ばれるものとの間に矛盾があるため、私は不協和音を感じている。通常、トレーディングにおけるルールとは、ポジションの建玉、決済、出来高・方向性の変更など、取引のルールである。問題は、あなたのルールからトレーディング・ロジックがどのように構築されるかです。

2) 最初の点の答えにかかわらず、トレーディング・ロジックのルールを形成するための初期ルールのセットが大きすぎるという問題がある。その問題とは、オーバーフィッティングの可能性です。このフォーラムのどこかで、私はすでに、週の「良い時間帯」を選ぶ例について書きましたが、120のバリエーションから選ぶことさえ、現実には明らかに存在しない取引機会を常に「見る」可能性を与えるのです。大雑把に言えば、SBを使った過剰選択ゲームは危険である。価格が正確にはSBではないことは明らかだが、類似点は無視できないほど大きい。

1) ルールとは表現であり、コードである。

2) オーバーフィッティングのため、AMOからは何も適用できないのか？

 
mytarmailS #:

1) ルールは式であり、コードである。

これらのルールをトレード・ロジックのルールに変換する問題。私の推測によれば、連想規則を使用する場合、チップはどのように構築されるか：「あなたの商品と一緒に、このような商品を取ってください」。この場合、物事の順序が失われる。これはバスケットの中の商品にとっては重要ではないが、チャート上のイベントにとっては重要である。そして、事象間の確率-頻度関係は、最も単純な形でしか反映されない。ベイジアンネットワークを見てみる価値はあるかもしれない。

mytarmailS#:

2) オーバーフィッティングのため、AMOからは何も適用できないのですか？

私はこれに対処する2つの方法があると思います（私自身は2番目の方法を好みます）。

1) クロスバリデーションとフォワード

2) 極めて頻繁に発生し、少数のパラメータで指定される狭いパターンの集合に制限する。

 
Aleksey Nikolayev #:

1）これらのルールをトレード・ロジックのルールに変換する問題。

2) 私の推測によると、連想ルールを使用する場合、チップはどのように構築されるか：「あなたの商品と一緒に、このような商品を取ってください」。

3) この場合、物事の順序が失われる。これはバスケットの中の商品にとっては重要ではないが、チャート上のイベントにとっては重要 である。

4) さて、事象間の確率-頻度関係は最も単純な形でしか反映されない。ベイジアンネットワークに注目する価値はあるかもしれない。

1) では、どのようなルールのことでしょうか？連想的なものもそうだし、文法で構築するものもそうだし、思考が追いつかないというか...。

非社会的ルールに「表現」に関するルールはない。あるのは商品のラベル。

私のルールには、ルールがあり、それがたくさんあり、それらが設定された順序で機能しなければならず、停止ルールもある。

2) そうですね、そういう構造になっています。

3) まあ、これは主観的な判断で、反論も反対もしません。

例えば、forrestとアプリオリ(ace. right)をトレーニングしてみたところ、ace. rightの方が半分ほど分類が悪いことが判明しました。結論は自分で出してください。

また、出来事の順序についても、順序が考慮されるエースのルールがある。

4) ベイジアンネットワークについては 何も知らない。

 

しかし、エース・ルールのようなアルゴリズムはぜひ試すべきだ。

というか、入力データはさまざまな大きさがあり、昔のものが現在のものに強い影響を与えるという彼らのコンセプトを利用すべきだ。

マーケットと同じように、ずっと前の価格が現在の価格に直接影響する......。


例えば、今日のトレードは（無事に失敗しましたが） 、エントリーポイントから4時間前の水準からエントリーしました。

過去10～20本のローソク足を見て、少なくとも理論的にこの状況を認識するにはどうすればいいでしょうか？無理でしょう。

データを正規化することによって、この状況を見つけることができますか？できません。

そして、リターンを見れば、過去の価格に関するさらに多くの情報が削除される可能性があり、方法はありませんし、決して...

しかし、頑固なネプチューシニキは、リターンで十分だと叫ぶ。


例えばラベルを価格に置き換えることができ、非構造化データから関連性を検索するアルゴリズムを得ることができます。

もうクールだろ？

 
mytarmailS #:

しかし、エースのようなアルゴリズムは間違いなく適用しようとするはずだ。

より正確には、入力データは異なるサイズになりうるし、昔のものが現在のものに強く影響しうるという彼らのコンセプトを利用する必要がある。

ちょうど市場のように、昔の価格が現在の価格に直接影響する......。


例えば、今日のトレード（私は無事に失敗した） 、エントリーはエントリーポイントから4時間前のレベルから行われた。

過去10～20本のローソク足を見て、少なくとも理論的にこの状況を認識するにはどうすればいいでしょうか？あなたはできません...

データを正規化することによって、この状況を見つけることができますか？できません。

そして、帰国子女を見れば？ 過去の価格に関するさらに多くの情報、まさか、決して...。

しかし、頑固なネプチューシニクたちは、帰国者だけで十分だ、実際には認知症の診断だ、と叫ぶ。


エースのルールは、例えばラベルを価格に置き換えることができ、非構造化データから関連性を検索するアルゴリズムを得ることができる。

もうクールだろ？

興味深い理論的アプローチだが、なぜ次のピークが注文として考慮されないのか、 それは理解できる。この行動パターンは、今の瞬間には合わない。類推の試みもあるのだが、残念ながら一貫性がなく、似たようなケースすべてにおいて原理的に不可能だと思う。

類似性は、ローソク足パターンの多様性に根ざすだろう。つまり、どのような時間的変化におけるOHLCのバリエーションにおいても。

f667

 
Uladzimir Izerski #:

興味深い理論的アプローチだ。しかし、なぜ次のピークがオーダーとして考慮されないのか、私には明らか だ。この行動パターンは、今この瞬間にそぐわない。

あなたは市場モデル、複雑でグローバルな アプローチ、市場全体を説明する試みを持っています。これはとてもクールだが、私にはまだできない。

私は、いくつかのローカルなパターンやテンプレートという形で、状況的／ ローカルな アプローチを持っています。

理解してもらうために、他のTFも見ていません。

でも、まだ取引は可能です ))



Uladzimir Izerski#：

類推はローソク足パターンの多様性に基づいて行われます。つまり、OHLCバリアントでは、どのような時間バリアントでも。

私は極値を取るだけで良いと思う。

 
mytarmailS #:

あなたは市場モデル、包括的／グローバルな アプローチ、市場全体を説明する試みを持っています。とてもクールだ。私にはまだできない。

私は、いくつかのローカルなパターン、テンプレートという形で、状況的／ ローカルな アプローチを持っている。

ただ、他のTFは見ていません。

でも、トレードは可能です（笑)。



極端なことを言えば、それでいいと思う。

どのTFでもトレードできます。市場のパターンはどのTFでも同じです。

テンプレートは同じですが、テンプレートのサイズは異なる場合があります。

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極値を取ることは魅力的なオプションだが、具体的にどのように極値を見つけるかは、すでに複数の世代のトレーダーによって戦われている）。この場合にもバリエーションがある。しかし、やはり100％完璧ではない。非標準的な市場行動だからだ。MOも魔術師もここでは役に立たず、市場の現状だけが今後の行動を決定する。

ユセフ氏は多くの点で正しく、私も彼に同意するが、彼には金融市場を深く理解する経験が欠けている。

機械学習は市場のパターンや一連のパターンを推定することはできるが、将来の行動を保証することはできない。

極端なことはプロがやることだ。ここに書かれていることはすべて読んでいるが、黙っている人たちだ）。

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