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 2994

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:

まあ、ここでは誰も、Rボットに書き込む人はいない。

まあ、それがアイデアなら、私は賛成に一票です。

R))とpython)))を勉強中です。）

[Valeriy Yastremskiy]

mytarmailS #:

おいおい、メチャメチャ興味があるわけじゃないだろう。 彼らには他にターゲットがいる。

ノルマが嫌なら、そこでアイデアをブログに書けばいい。

[Valeriy Yastremskiy]

Aleksey Nikolayev #:

私にとって重要なのは、常にSBからの価格の乖離を探すことである。計量経済学と金融ストキャスティックスは、時間をモデル化する点で異なる。前者は離散的で、後者は連続的である。

私はゆっくり本を読んでいる。このような考え方はあまり見かけない。）考え方は明快だが、不確実性が存在する以上、状態の寿命を予測することは不可能である。公正な価格や現在の価格を見積もる方法ばかりが声高に叫ばれている。そして、このアプローチは少なくとも理解できる。

[Rashid Umarov]

mytarmailS #:
モデレーター、管理者に質問です。

Jap.Rを使って記事を書いても いいのでしょうか、それともタブーなのでしょうか？

Rはもうサポートされていません。未来はない

更新 なぜ2023年にRを教えるのか？

筆者は夢想家

次のアドバイスは、大学受験生や学生、卒業生に向けたものではなく、今から進路を変更しようと決めている人に向けたものだ。特にRでのデータ分析から始めることをお勧めする。そして、あなたの業界でアナリストになることだ。今の会社でもいい。そうすれば、データ分析のための最新で強力なツールの知識と、幅広い業界経験（海外ではドメイン固有の知識と呼ばれ、アナリストにとって大きなアドバンテージと考えられている）という2つの大きなアドバンテージを得ることができる。そして、経験と新しい知識を得ることで、あなたのキャリアは積極的に発展していくでしょう。

[mytarmailS]

Valeriy Yastremskiy #:

私はRを教えています。）

一つのことを学ぶには

[Rorschach]

Aleksey Nikolayev #:

私にとって重要なのは、常に価格のSBからの乖離を探すことである。計量経済学と金融ストキャスティックスは、時間をモデル化する点で異なる。前者は離散的で、後者は連続的である。

ここに、計量経済学の論文1 および論文2における このような探索のかなり標準的な例を示す。このアプローチは、（資産価格やスプレッドの）定常性の探索と正確に関連している。つまり、定常性は時々しかあり得ないと仮定され、DSPにおける信号の研究のように一定の性質ではなく、より典型的なSBからの逸脱として定義される。

確率については、単純だが意味のある例を挙げるのは難しい。ギャップに関する私の論文は、この方向へのヒントになるかもしれない。 なぜなら、そこで研究されている分布は、連続時間での考察が容易だからである。 また、この分布のいくつかの特徴への依存性を仮定すれば、MOの方向へ考えを発展させることができる。

私の考えでは、基礎となるのは信頼区間である。10本の棒の場合、SBからの偏差を簡単に求めることができますが、誤差は大きくなります。10000本なら誤差は小さいが、その間にすべてが100回変化する時間があり、平均してSBを得ることができる。

[Rorschach]

Aleksey Vyazmikin #:
時系列の畳み込みを試した人はいますか？

何を使ってコンボリューションを作るのですか？

[Aleksey Vyazmikin]

Rorschach #:

何のロール？

近隣の指標。

[mytarmailS]

Rashid Umarov #:

。

何が気になる？

[Rashid Umarov]

mytarmailS #:

何だろう？

今、引用したのは