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 3051

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Valeriy Yastremskiy #:

同じパターン、異なる楽器間のパターンを探すことだと理解した。そして、それらを100のSB行でチェックする。もし見つかったルールがSB行で機能するなら、それを却下する。

わかりました。

 
SBでは何でも通用するのか？五分五分だろう。まあ、サンプルが十分大きくないから＋2％くらいかな。
 
Forester #:
SBでは何でも通用するのか？五分五分だろう。まあ、サンプル数が十分でないため、+-2%だろう。

SomytarmailS claims that it will work, attaches graphs and code (which I could not run in the last version).

 
Aleksey Vyazmikin #:

そこでmytarmailSは、グラフとコード（最新バージョンでは実行できなかった）を添付して、そうすると主張している。

彼に1億行テストさせてみよう。普通のGCHなら半々だろう。
 
Forester #:
1億行のテストをさせる。GCHが正常なら、半々だろう。

彼らはそんなに長生きしないのだから......)

私は、課題は現在のパターン（異常）を検出することに絞られるべきであると思う。それはしばらくの間有効であり、第二の部分は、このパターン／異常の減衰をより早く検出することである。

 
Aleksey Vyazmikin #:

必ずしも相関はない。なぜ意味がないのか？EURUSDでクォンツ・セグメンテーションを取り、GBPUSDでテストしたところ、約25％が両ペアで確率の偏りを示した。別のペアを選んだらどうなるか。もちろん、小さな問題がある。私は戦略の基本シグナルで作業しており、この研究のために他のペアで変更すべきかどうかはまだ明らかではない。明らかに、異なる商品の性質は異なる。おそらく、最初の段階で商品をグループ化する必要があるのでしょう。一般に、実験の設定に関する問題は未解決である。

どうやら、取引商品グループの平均的な記述統計量を考慮してチャートを作成するようだ。つまり、骨格は似ているが、脂肪がランダムである。

それはまた、フィッティングであるため

 
Aleksey Vyazmikin #:

そんなに長くは生きられないんだ）

私は、しばらくの間有効である現在のパターン（アノマリー）を特定すること、そして第二に、このパターン／アノマリーの減衰をより早く発見することが課題だと思う。

M1は年間約45万本。22年-1,000万本。
1,000万本チェック。 それだけ生きている)))
 
Maxim Dmitrievsky #:

れてれてれてれてれてなって

大量のデータにフィッティングすれば、それはすでにパターンなのだから......。

 
Aleksey Vyazmikin #:

大量のデータに当てはめれば、それはすでにパターンなのだが......。

いいえ。

 
Forester #:
M1は年間約45万人。22年-1,000万行。 1,000万行をチェックする。 それだけ多くの人が生きている)))

なぜ分単位なのか？小節ごとにシグナルが発生するのか？彼がそこでどんなルールを作っていたのか知らないが、おそらくレトルトだろう。

ルールがあるはずもなく、すべてが家であることを認めて、それをやらないか。

しかし、それがカオスであるならば、経済的な出来事も、巨大隕石の落下のような世界的な出来事も、相場に影響を与えることはできない。

おそらく、完全なランダム性よりも、価格行動のより精巧なモデリングが必要なのだろう。十数種類のストラテジーを、相場を作るように取引するとしよう。取引開始から取引開始まで、ストラテジーに異なる割合の初回預託金を配分する。

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