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 2917

[Valeriy Yastremskiy]

Aleksey Nikolayev #:

ったな。

追放されたのは9日から13日の間のどこかです。(最後のコメントを見てください)))すぐにだ。彼が戻ってくるかどうかが問題だ。彼がいないことで、トピックのフォークが頻繁に行われるようになればいいのですが))))

[mytarmailS]

アルゴリズム化不可能なものをアルゴリズム化する、ある種のライフハック、

説明できないもの、目で見えるもの、脳で理解できるもの、でもコードで説明できないもの...をコード化する。

例えば、価格がある。

十分な経験を積んだトレーダーは、チャート上にBSPのレベルをマークすることができる、

このように。

ーそれはーそれはー、ー十分なー経験をー経験豊富なーあるトレーダーはーBSPのーチャート上のーこのーこのーのーこののーこののーこののーこののーこののーこのーこのーこのーこのーこのーこのーこのーこのーこのー（ーこのーこのーこのー、ーそれはー、ーこのーそのーそのーそのーそのーそのーこのーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー）

しかし、データを正しく準備し、データを正しくクラスタリングすれば、人間の脳がチャート上で見ているものと同じようなものが得られる......。

ご覧のように、アルゴリズムは価格をゾーン／クラスター／ステートに分けている...。

色のついたゾーンはクラスター、白いゾーンはアルゴリズムがノイズとみなすもの...。

そして今、最も興味深いのは、上の2番目の絵から見て、PD/SPレベルとは何でしょうか？あるクラスターから別のクラスターへの（ある状態から別の状態への）移行ゾーンだ。

私たちはそれを見ることはできないが、直感的に理解している。

そして、言い忘れたが、この1枚の写真に限らず、常に機能するのだ。

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:

アルゴリズム化不可能なものをアルゴリズム化する、ある種のライフハック、

目には見え、脳には理解できるが、普通のコードでは説明できないものをコード化する......。

...

しかし、データを正しく準備し、データを正しくクラスタリングすれば、人間の脳がグラフで見るのと同じようなものが得られる......。

「どのように？どんなクラスタリング？クラスターを特定するには、クラスターの形成に関する何らかの情報が必要だからだ。

[Forester]

ウッドモデリングをやっているので、ニックネームを主な活動に合わせて、elibrariusからwoodsmanに変更した。

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

"正しい "とは？どのようなクラスタリングか？クラスタの識別には、クラスタの形成に関する何らかの情報が必要だからだ。

PM

[Vladimir Perervenko]

Forester #:
ウッド・モデリングをやっているので、ニックネームを主な活動に合わせて、elibrariusからforesterに変更した。

foresterという同じ名前の素敵なパッケージがあります。興味があるかもしれない。

[mytarmailS]

それならR_fanatに改名する必要があるな。）

[Forester]

Vladimir Perervenko #:

同じフォレスターという名前の素敵なパッケージ。興味があるだろう。

僕は自分のforestを持っている。その利点は、実験用にコードに絶対的な変更を加えることができることだ。だから他人の森やバストは見ない。何か画期的なことがない限りね。でも、木は単純だから、新しいことを思いつくのは難しいんだ。

[mytarmailS]

Forester #:
まあ、僕には自分の森があるからね。プラス面では、実験するためにコードの中の絶対に何でも変えることができる。

何のために？

必要なパラメーターはすでにパッケージに入っているし、変更することもできる。

[Forester]

mytarmailS #:

何のために？

必要なパラメータはすでにパッケージに入っていて、変更することができる。

取引には）ほとんど役に立たないが、実験の余地はある。