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

Forester 2023.01.06 09:06 #28861

Valeriy Yastremskiy #:

絶対価格からの相対変化でも可能だし、絶対価格からの対数変化でも可能だ))))

変換しても要素のソート順は変わらない。ニューラルネットワークを使っても同じはずだが、よくわからない。

追記そうはならない。第二に、どの系列も対数化しても順序は変わらないが、重みとオフセットがそこで使われる。同じウェイトとオフセットを持つ系列を対数化した後、それは（おそらく桁が）異なる効果を持つだろう。しかし、これはニューラルネットワークの長所というよりも短所である。

Andrey Dik 2023.01.06 09:07 #28862

Uladzimir Izerski #:

それぞれのバーには内部構造がある。その構造が一致する場合、何らかの条件である可能性がある。

棒は複雑な構造と考えることができる。

この例では、1時間に5分足が表示されています。時間足が1時間の始まりにないようにスライスされていますが、1時間足のバーを裸で見るか、構造的なバーを見るかの違いであることは明らかだと思います。

上に書いたように、市場に固定した数のバーを持つ作業パターンは存在しません（少なくとも私は見つけられませんでした）。

そして、ダイナミックなサイズのパターンを使用することは困難であり（MOの枠組みの中でという意味です）、これらの目的のために、少なくとも同じ波動分析のための方法がありますが、その場合、MOは全く必要ありません。

mytarmailS 2023.01.06 09:13 #28863

Valeriy Yastremskiy #:

ウィンドウに表示される価格差の増分と絶対値の違いがよくわかりません。それに、インクリメントだけでなく、絶対価格からの相対変化や絶対価格からの対数変化でトレーニングすることもできます))))

リターンは差 x[i] - x[i-1] となる。

であり、x [i] - x[i-1044] が必要な場合もあります。

Игорь Егоров 2023.01.06 09:21 #28864

過去のデータでいくつかの戦略を実行したい。モデリング用の既成のソリューションを紹介してください！

Aleksey Nikolayev 2023.01.06 09:23 #28865

mytarmailS #:
1) 何かを取引するためには、まずそれを適切に分析する必要がある。

2) 分析とはどういう意味ですか？ウィキペディアによると、分析とは研究のために全体を部分に分割することです。視覚的に分析することを妨げるものは何ですか？

3) 例えば、動いている相場パターンが偽のダブルトップ・ブレイクアウトだとします。

複雑なイベントの連続があり、時間的に統計的ではありません。

4)市場を分析するとき、それが別々のイベント、参加者、行動の合計であることを常に心に留めておくべきだという意味です。

また、マーケットを分析する際には、参加者やその行動、あるいはそれらに関連する何かに分解し、それを分析することが必要だという意味です。

5)私はこのようなことはできない

1) ほとんどの場合、対象変数はインクリメントかそれに関連する何かである。インクリメントを特徴に組み込むことは別の問題です。しかし、非常に多くの場合、単純な変換によって、特徴量とインクリメントの関係を見ることができます。例えば、平均値の差は、増分などの線形結合として書くことができる。

2) 個人的には、アポフェニアが邪魔をする。本当に見たいものを見ないのは難しい。それよりも、例えば水準への回帰といった、水準の重要性を測定する方法が欲しい。

3) SBはダブルトップを描くのがうまい。この特定のパターンに関連するSBとの違いがあるかどうかをチェックすることが重要である。

4) さて、我々は参加者のリストから国家を選び出した。市場への影響力の可能性を列挙すると、数ページになりますが、このリストから、いつ、何が適用されるかを見つけるにはどうしたらよいでしょうか？そうですね、ファンダメンタル分析がありますが、これも万能ではありませんし、難しいです。

Rorschach 2023.01.06 10:00 #28866

理想的には、Tsosによれば、ティックを取って、フィルタリングして、ダウンサンプリングすべきです。

しかし、FXはTsosではなく、別の物理学ですよね？

iwelimorn 2023.01.06 10:12 #28867

Игорь Егоров #:
過去のデータでいくつかの戦略を実行したい。モデル化のための既成のソリューションを紹介してください！

ご自身ですべてを行いたい場合は、Expert Advisorsとインジケータの多くの準備が整った例があるCodeBaseセクションがあります。それらを研究の基礎として使用することができます。この場合、MT4/MT5ツールを使ってストラテジーをテストすることができます。MT5はpythonプログラミング言語とも統合されています。必要なヒストリカルデータを簡単にアップロードし、それを使って作業することができます。以下にアップロード機能の例を示します。




import  MetaTrader5 as  mt5

mt5.initialize(timeout=10000)
print(mt5.terminal_info())
print(mt5.version())


def get_data(symbol,  time_start,  time_stop,  count=0):
    name_stocs = ['time', 'open', 'close', 'tick_volume', 'spread', 'low', 'high']
    tf = mt5.TIMEFRAME_H1

    if  count == 0:
        dataset = pd.DataFrame(
            mt5.copy_rates_range(symbol,  tf,  time_start,  time_stop),
            columns=name_stocs).set_index('time')

        dataset.index = pd.to_datetime(dataset.index, unit='s')
        dataset = dataset.reset_index(drop=True)
    else:
        dataset = pd.DataFrame(
            mt5.copy_rates_from(symbol,  tf,  time_stop,  count),
            columns=name_stocs).set_index('time')

        dataset.index = pd.to_datetime(dataset.index, unit='s')

    dataset = dataset.reset_index(drop=True)

    return  dataset

ストラテジーをテストするには、pythonで書かれたテスターが必要です。私はこのスレッドに私のものを投稿しました（私のプロフィールのすべての投稿で検索できます）。

もしあなたが面倒くさがりなら、フリーランスのセクションがあり、あなたのストラテジーのための取引ロボット/インジケータをあなたのお金で作ることができます。

Uladzimir Izerski 2023.01.06 10:21 #28868

Andrey Dik #:

上に書いたように、市場にあるバーの数が決まっているパターンはない（少なくとも私は見つけていない）。

また、ダイナミック・サイズのパターンを使うのは（MOの枠組みの中でという意味です）難しいことです。少なくとも同じ波動分析で、このような目的のための手法はありますが、それならMOは全く必要ありません。

MOはサポートされ、適用されるべきだが、適用するための条件を理解するための他のレベルで。

どの標準的なMOモデルも、真正面からすぐに結果を出すことはできない。しかし、MOを適用するための回避策はある。

Rorschach 2023.01.06 10:27 #28869

パターン認識、そんな面倒なこと誰がやるんだ？

ウェーブレットを使ったダウンサンプリングでもいい。

Uladzimir Izerski 2023.01.06 10:37 #28870

Rorschach #:

パターン認識、誰がそんなヘモルヘなことをするんだ？

ウェーブレットを使ったダウンサンプリングでもいい。

パターン認識や市場モデル認識は最初のレンガだ。

MQLツールでも可能だが、MOではこの方法はより高度で進歩的なものになるだろう。

追伸

我々はもっと大胆に未来を見ることができる。

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 2887