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 3193

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Forester #:
I have quantisation - I copied a couple of algorithms from catbust and improved them a bit, as it seemed more logical to me. But I don't use it.フ ちなみにフ 。


また、私が間違っていなければ、catbustaでは量子化をオフにすることができます。そうでない場合は、上記のトリックを使えば、量子化なしと同じ結果を得ることができます（ただし、65000クアンタの作成には長い時間がかかります）。

私のアルゴリズムは経験的・統計的考察によって予測変数に最適なテーブルを選択しますが、CatBoostはすべての予測変数に同じデフォルト設定を使用します。

65000クオンタ - それは多すぎるかもしれませんが、私の実験では32õで十分です。

もし可能であれば、ファイルからマークアップを読み込む方がよいでしょう。

私は、1つの予測値が統計的な結論を出すために少なくとも30回の観測を必要とするという意見を聞いたことがあります。
 

市場の効率性に関する有名な仮説がある。

それに対するあるトレーダーの有名な反論がある。地面に20ドル札が転がっているのを見たら、仮説によればこの紙がそこにあるはずがないという事実には目もくれず、ただ拾ってしまう。

この反論に対する反論は、紙切れ10枚でも拾えば仮説と矛盾しないが、地面に落ちている20ドル札を拾うことを前提にした長続きする必勝法は構築できない、というものだ。

私が覚えている限り、この種の議論は延々とループしている。問題は、科学者とトレーダーが異なる物質について話していることだ。前者はランダムなプロセスについて、後者は特定の価格チャートについてである。ランダムプロセスの概念をすでに存在するチャートに適用するのはあまり意味がない。

 

私はトレーダーが価格を推測するための簡単な関数を書きました。

100ポイントのランダムな価格が生成される。

トレーダーの買いエントリー価格がランダムに生成される。

もしエントリー価格が最小値で、次の5つの価格がエントリー価格より高かった場合（価格が上昇していた場合）。

この関数は1を返し、そうでなければ0を返す

simulate_fun <- function(){
x <- rnorm(100) |> cumsum() |> round(3)
sq <- seq(min(x),max(x),by=0.001)
entry <- sample(sq,1)
id <- which(x==entry)[1]
if(is.na(id)) return(0)
if(id>95) return(0)
ifelse(x[id]==min(x[id:(id+4)]), return(1) , return(0))
}

100k回のシミュレーションを行う

iter_res <- sapply(1:100000 ,\(x) simulate_fun())

次のような結果が得られる

table(iter_res)

iter_res
    0     1 
99931    69

確率

99931 / 69 = 1448.275


この統計によると、市場がランダムである場合、トレーダーは5つのバー/ティックで小さなバウンスを推測するために約1500回の取引を行う必要があります。

この写真の作者のように4回連続 ではなく、1回のバウンスである。

だから、彼の取引も私の取引もランダムとは考えにくい。



追記

計算を簡略化するため、またある種の反発を生むため、意図的に小数点以下の桁 数を減らした。

トレーダーはティックごとに価格を推測する必要はなく、多かれ少なかれ近いものを推測すればよい。

 

市場はランダムなのか？

私たちを取り巻く空気中の分子の動きはランダムなのだろうか？もちろん、それは間違いない。ひとつひとつが勝手に動き、好きなところに移動し、好きなものと衝突する。

そして温度計は、温度という ランダムな運動のエネルギーは絶対にランダムではないと言う。温度が変われば、前の値から変わる。

では、市場はランダムなのだろうか？

 

効率的市場理論は、市場の資産価格がランダムに動き、利用可能なすべての情報を反映すると仮定しているため、ランダムウォークと比較することができる。したがって、ランダム・ワンダリングと同様に、市場の価格はあらゆる方向に、あらゆる速度で変化する可能性があり、次の瞬間に価格がどこに向かうかを正確に予測することは不可能です 。

チャット
 
mytarmailS #:
プロンプトは正確には何でしたか？

効率的市場の理論は、ランダムウォークと比較することができますか？

 
Maxim Dmitrievsky チャット

ビング

効率的市場の理論は、ランダムウォークと比較することができますか？


効率的市場理論とランダム・ウォークは異なる概念である。効率的 市場理論では、金融市場の価格は入手可能なすべての情報を反映しており、この情報だけを使って超高収益を上げることは不可能であると仮定して いる1。 一方 、ランダム・ウォークとは、ある数学的空間におけるランダムなステップの連続からなる経路を記述する数学的対象 である2。しかし、一部の研究者は、金融市場の価格は、いくつかの修正を加えたランダム・ウォークとして記述できると考えている。したがって、この2つの概念は互いに関連しているが、同じものではないと言える。😊


チャットルームからログアウトし、新しいセッションで質問した。

効率的市場理論とランダムウォークは比較できますか？

はい、効率的市場理論とランダム・ウォークは比較できます。効率的市場仮説は、すべての関連情報が即座に、そして完全に有価証券の市場価格に反映されると仮定して います1。 ランダム・ ウォークは、ある数学的空間におけるランダムなステップの連続からなる経路を記述する数学的対象 です2。金融では、ランダム・ウォーク・モデルは、株式市場における株価変動を記述するために使用することが できます2。このように、どちらの理論も金融市場の行動を分析・予測するために使うことができる。しかし、これらの理論には異なる前提があり、状況によって異なる結果が得られる可能性があることは注目に値する。😊



今のところ、これらのおもちゃはコードを編集したり書いたりするのにしか使えません...何かを尋ねることは自分自身を欺くことです。

 

そう、効率的市場理論はランダムウォークに例えることができる。ランダムウォークとは、粒子の動きに明確な目標や方向性がない過程である。効率的市場の理論についても同じことが言える。株式市場では、ニュースやイベント、投資家心理など、さまざまな要因によって証券価格が常に変動している。その結果、証券価格が将来どのように変化するかを正確に予測することは不可能である。効率的市場理論では、証券価格は常に利用可能なすべての情報を反映していると仮定しているため、すでに市場に知られている情報に基づいて取引しても利益を上げることは不可能である。

しかし、効率的市場理論とランダムウォークにはいくつかの重要な違いがあります。第一に、証券価格は完全にランダムというわけではない。企業のファンダメンタルズや経済状況など、一定の要因に左右される。第二に、株式市場には完全競争は存在しない。つまり、一部の投資家は他の投資家が入手できない情報にアクセスできる可能性がある。その結果、一部の投資家は市場には知られていない情報に基づいて取引を行い、利益を上げる可能性がある。

バード

 
Maxim Dmitrievsky #:

吟遊詩人

ああ、バルドは間抜けな間抜けだ。

 
СанСаныч Фоменко 温度という ランダムな運動のエネルギーは絶対にランダムではないと言う。温度が変われば、前の値から変わるのだ。

では、市場はランダムなのだろうか？



概念の定義の二面性を反映している。もし主体が何も知らなければ、彼にとってすべてはランダムである。

一方、物理的効果としてのランダム性は原理的に不可能である。もし光子が左に飛んだら、それは誰かが松明を右に照らしたことを意味する。また、光子がそれるということは、その軌道をそらせるだけの力を持った物体のそばを通り過ぎたということである。光子自体は決して偏向することはなく、疲れることもなく、主人である松明を裏切ることもない。

温度計の水銀は、37を超えるまで38を示すことはない。しかし、デジタル体温計ではそうなる。情報の準備とディスプレイへの送信に遅れがあるため、特定の物理的条件下では、温度は37を飛び越えて38に直行することがある。


市場は、商品の売買というバーチャルな出来事をデジタルに投影したものである。ローソク足1000本の平均値1.00000が、0を表示するように一瞬で1.60000になることもある。テクニックの問題（投げ銭）であったり、不可抗力であったりする。

そこでここで、文脈を説明し、同じ言葉を話す追加の定義を導入する必要がある。
相場はランダムではなく、規則的である。市場参加者の行動から合法的なものである。しかし、現時点ですべての市場参加者の注文を所有していない主体にとっては、この市場はランダムである。

この場合、あなた方はすべての主体であり、あなた方にとっての市場は定義上ランダムである。しかし、この「規則的なランダム性」の中に、ハンド・トレーダーが行うような大物プレーヤーの痕跡を見つけることができる。流動性の収集、偽のテイクアウト、ビッグプレーヤーの追撃など。そして、これがトレーダーの仕事です。この「ランダム」な彷徨の中に規則性を見つけることです。

そして、ここでのあなたの仕事は、相場の行動の規則性を見つけることです。ビッグプレーヤーの仕事の始まりを追跡し、彼を追いかけることができます。
残りのすべては、小さな魚からのノイズです。小さなトレーダーは、50％の上昇と50％の下降のバランスをとり、それぞれが独自の戦略で取引しているため、予測することは不可能です。合計すると、距離にわたって均一な分布を与えます。

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