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 2924

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Aleksey Vyazmikin #:


次のバーで強い動きがあるのか、それともその日全般で強い動きがあるのか。

それはニュース取引であり、私はそんなことはしない。

 
Aleksey Vyazmikin #:

フルオートなら見た目は悪くない。

フルオートでないと見栄えが悪い？

 
СанСаныч Фоменко #:

それはニュースで取引することだ。

以前、あなたはこう書いた：

"

つまり、モデルは何らかの理由で市場の強い動きの方向を誤って予測しているのです。モデル自体がサンプルから得られたサンプルで学習されているため、その理由は明らか ではありません。

"

では、お分かりいただけたでしょうか。予測したくないのはニュースであり、その結果なのです。

私は、正しくポジティブな例の約40％を予測することができます。もしそれが問題なら、2つのモデルがうまく機能することになる。ATR23.6を越えた瞬間の日足ATR61.8でほぼ分類しています。

 
mytarmailS #:

満席でなければ、見栄えが良くないということですか？

価値判断は難しいですね。）

 
Aleksey Vyazmikin #:

まあ、そうなるかもしれない。

もうひとつ驚いたことがある。ヘッド＆ショルダーのフィギュアに機能がとても似ていることだ：

1.他のパターンの公式定数を見つけることは可能か？

2.棒の形成と公式の妥当性を推定する方法。

Weierstrass f-iaは最初のフラクタルである。ドミトリエフスキーは10年ほど前にfartlabikでフラクタルに取り組んでいました。
 
Rorschach #:
Weierstrassのf-iaは最初のフラクタルです。ドミトリエフスキーは10年ほど前にfartlabikでフラクタルに取り組んでいました。
あと数年すれば、ついにスペクトル解析にたどり着くだろう...。
 

SMEはとにかく美しい。

他の中途半端な取引所とは違う。

お勧めです！

//もちろん初心者には向かない
 
СанСаныч Фоменко #:

TSはRで次のバーを予測し、MKL4のExpert Advisorでこの予測を使用する。

R上のモデル

H1、トレンド（ZZ）、次のバーを予測します。モデルは各バーで再計算されるため、OutOfSampeは使用されません。

次のバーを予測する効率78-80％。

次の8つのバーのうち1つのバーのポジティブ予測パフォーマンスは95%以上。

このモデルは優れている。

しかし

このモデルで実行可能なTSを構築するのは不可能だ。 約78％の利益が得られるが、それは小さい。しかし、損失ははるかに大きい。

Expert Advisor自体では、損失を減らして利益を増やすようにしています。その結果、利益が出ている取引が増え、損失が出ている取引が減ると同時に、利益が出ている取引の数が減ることになります。しかし、それでも問題は解決しない。

以下は、TRとSLを使った演習の結果の一つである。




つまり、モデルは何らかの理由で市場の強い動きの方向を誤って予測しているのです。モデル自体がサンプルによって得られたサンプルに対して学習されたものであるため、その理由は明確ではありません。

典型的なチャート。


見づらいので、縦線で強調した。

リミットエントリー？
 
mytarmailS #:
あと数年もすれば、スペクトル分析ができるようになるだろう。
ランダムでは面白くないが、この データで数人のコンペを開催すれば、まだインセンティブになるだろう。
 
Rorschach #:
ランダムでは面白くないが、この データで数人のための競争を手配することはまだインセンティブだろう。

あなたの時系列のための市場がある限り、実績はありませんし、ある場合、それは歴史の上にフィッティングです....

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