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 3111

 
СанСаныч Фоменко #:

ポジション付き気配値はバランスチャートとは違うが、精神的にずらせば、バランスチャートは典型的な飽和しすぎたTCチャートである。

ただ、安定性については何も言っていない。

安定性は新しいデータ(10年)でテストされたが、それもランボやヨットを約束するものではない。テスターではなく、実生活でどのように機能するかを観察するのは興味深い。

 
Maxim Dmitrievsky #:

持続可能性については何も語っていない。

安定性は新しいデータ(10年)でテストされたが、これでもランボやヨットを約束するものではない。テスターの中ではなく、実生活でどのように機能するかを観察するのは興味深い。

一番上の写真では、すべてのドローダウンが大きく、06.01あたりでは8つの利益のうち約7ポンドがドローダウンしている。一ヶ月10,000で13ポンド - これは何でもないことです、あなたはロットを増やす必要があり、そのような機会は、本当に100回で利用可能なようです、それは預金のかなり許容負荷につながるでしょう。その後、ドローダウンは残高の数十パーセントになり、「少なくとも何かを節約する」という理由で損失を確定することになる。

 
СанСаныч Фоменко #:

一番上の写真では、すべてのドローダウンが大きく、06.01あたりでは、8つの利益のうち、ドローダウンは約7ポンドだった。10,000ドルで1ヶ月13ポンドというのは大したことではなく、ロットを増やす必要があり、そのような機会は100回に1回程度しかないようだ。そうすると、ドローダウンは残高の数十パーセントになり、「少なくとも何かを節約する」という理由で損失を確定することになる。

リスクに対する主観的な理解は人それぞれだ。私はロバストモデルとそれを得る方法に興味がある。

私は、80%のランディングやゼロのドレインで取引する人々を知っていますが、時には数千%を稼ぐこともあります。私はアービトラージでのみリスクなしで数千ドルを稼いだことがあります。
 

とても賢い男、ガブリエル・オカサ 2201 .12692.pdfの 作品を読んだ。

最初のページから印象的だったのは、彼がバイクに自転車をボルトで固定し始めたことだ。

ある理論が三次元空間で展開されるのを見るのは楽しかった。

最大の創造は30ページで終わってしまったが、実世界での応用例はひとつもなかった。

アルゴ取引とS.B.の方が面白かった。

 
Lorarica #:

最も賢い男、ガブリエル・オカサの作品を読んだ 2201 .12692.pdf

印象的だったのは、最初のページから彼が自転車をバイクにボルトで固定し始めたことだ。

いくつかの理論が立体的に展開するのを見るのは楽しかった。

最大の創造は30ページで終わったが、実際の応用例はひとつもなかった。

アルゴリズム取引とS.B.の方が面白かった。

これはフォーラムの純粋に理論的なブランチであることを忘れないでください :)
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ところで、21年の間に「これら」の誰かが「似たような」仕事でノーベル賞を受賞した。そして、それは誰にでも与えられることが知られているので、すべてが収まる。
 

昨日トイレに行ったとき、ふと思いついてこう書いた!

E=S*M*S

 
Lorarica #:

E=C*M*C

三項式はテンソル形式か?

 
 

教える!私は教えない。私が市場で皆さんと敵対していることを理解してください。

アルゴ取引は偽の市場データに基づいています。単純なことだ。クローズが マーケットとわずかに一致し、ハイ ロー。分足チャートでは、市場よりずっと高い位置に行く。そこで、単純に、Close[1]より5ピップス上で売る。同じように買います。Close[1]より4-5pips下なら、買います。

私は道徳的な理由からS.B.の話をするつもりはありません。マトに書きますが、私は早々に追放されるでしょう。

 
Lorarica #:

教える!私は教えない。私は市場においてあなた方全員を敵に回していることを自覚しなければならない。

アルゴ取引は偽の市場データに基づいています。単純なことだ。クローズが マーケットとわずかに一致し、ハイ ロー。分足チャートでは、市場よりもはるかに高い位置にある。そこで、単純に、Close[1]より5ピップス上で売る。同じように買います。Close[1]より4-5ピップス下にある場合。

私は道徳的な理由からS.B.の話をするつもりはありません。マトに書きますが、私は早々に追放されるでしょう。

曼荼羅

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