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 3197

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Aleksey Vyazmikin #:

私の理解では、あなたは要するに次のような提案をしている：

  1. 元のサンプルの定量化セグメントを見つけ、その上にサンプル全体の定量化グリッドを作成する。
  2. 元のシンボルと似た特徴を持つシンボルをn回作成する。
  3. 生成されたシンボルの数だけサンプルを作成する。
  4. 1の表を使って、量子セグメントを探します。
  5. 生成されたサンプルの量子セグメントが、元のサンプルに対して何個見つかったかを計算します。

たぶん、数十個のサンプルを作ることができるだろうが：

1.オリジナルに本当に近いサンプルを生成する方法を理解していない 。

2.2.多くの "ヒット "がある場合、また少ない場合、量子カットオフの範囲にある場合、結果をどのように解釈するつもりですか？

記号をランダムにn回シャッフルし、量子化されたカットオフ（どれがベストか）の平均を見てください。平均してどのカットオフもベストでなければ、そこで失うものは何もない。

 
Maxim Dmitrievsky #:

記号をランダムにn回シャッフルし、その平均を見る。

私が理解しているように、あなたは増分（OHLC）を取り、ランダムに値をシャッフルする必要がありますか？あるいは、インクリメントを100のウィンドウに分割し、ウィンドウをミックスするのでしょうか？時系列はウィンドウとしか混合できないとどこかで聞いたことがあるのですが......。

カスタム文字は扱ったことがないのですが、このためのスクリプトはありますか？

マキシム・ドミトリエフスキー#:

ー平均がー...ー...ー.

平均」が何を意味するのか理解できません。平均値がオリジナルに近ければ、「そこで失うものは何もない」、言い換えれば、量子セグメントがランダムに選択される可能性があるということです。

 
Aleksey Vyazmikin #:

私の理解では、インクリメント（OHLC）を取り、値をランダムにすればいいのでしょうか？それとも、例えば、インクリメントを100のウィンドウに分割し、ウィンドウをミックスするのでしょうか？時系列はウィンドウでしかインターリーブできないとどこかで聞いたことがあるのですが......。

カスタム文字を扱ったことがないのですが、このためのスクリプトはありますか？

非常にとりとめのない質問です。"平均 "の意味がわかりません。つまり、量子セグメントがランダムに選択された可能性がある、つまり選択基準が十分ではないということでしょうか？

あなたはもはやオリジナルを持っていない。そしてシャッフルされたシンボル。インクリメントですね。

そのようなシンボルごとに、最良の四角形を決定し、すべてのシミュレーションの最良の四角形の平均を調べます。

四角形が何であるか正しく理解していれば、それは何ですか？それがチップの値の範囲であれば、すべてがフィットします。

ターミナルでは何もしていない。
 
Maxim Dmitrievsky #:

あなたはもうオリジナルを持っていない。シャッフルされたシンボルです。インクリメントですね。

各シンボルで最適な2次方程式を決定し、すべてのシミュレーションの平均を見てください。

ターミナルでは何もしていません。ボットをコンパイルしているだけです。

よくわからないのですが......1つは明らかに他のものよりも優れていて、純粋に偶然に（2回だけであっても）落ちる頻度が高いでしょう。

単純化するために、1つの量子テーブルを取り上げることができる。

その結果、予測1では5量子ピース、予測2では3量子ピース、といった具合に、より多く外れることになる。

各予測変数のカットオフ値は異なることを理解する必要がある。

そして、どのような結論を得るために、これらすべてを1つの平均にまとめたいのですか？

 
Aleksey Vyazmikin #:

たとえ2回であっても）純粋に偶然が重なれば、1人の方が他の選手より良いに決まっている。

単純化するために、1つの量子テーブルを取り上げることができる。

その結果、予測1では量子5個分、予測2では量子3個分、といった具合に、量子が外れる頻度が高くなる。

各予測子のカットオフ値は異なることを理解すべきである。

そして、どのような結論を得るために、これらすべてを1つの平均にまとめたいのですか？

各特徴はそれぞれの平均を持っています。このセグメントはいくつあるのでしょうか？シミュレーションの倍数はもっとあるはずだ。

これはすべて解決可能なことであり、技術的な問題であって、原理的な問題ではない。

グラフが本当にランダムであれば、純粋に偶然に1万回落ちます。そうでなければ、規則性を含むセグメントが見つかる。

 
Maxim Dmitrievsky #:

各チップにはそれぞれ平均値がある。このセグメントは全部でいくつあるのですか？倍数のシミュレーションがもっとあるはずだ。

これはすべて解決可能であり、すでに技術的な問題であって、原理的な問題ではない。

各予測変数のセグメント数は異なるでしょう - 元のサンプルでの選択結果に基づいて要約を取ります - 実際、無作為化には重要ではありません。一般的に、私は900個の表を持っているが、ここで表計算を行うのは過剰であろう。

 
Aleksey Vyazmikin #:

各予測変数のセグメント数は異なるでしょう - 元の標本での選択結果に基づいて要約を取ります - 実際には、無作為化には関係ありません。一般的には、900個の表がありますが、ここで表の計算をするのは冗長でしょう。

ー私はー モンテカルラでーでーでーでーでーでーでーでー でー

ーそれ以外のー以外のー
 
Maxim Dmitrievsky #:

モンテカルラでセクションを見積もる方法を書いたばかりだ。

まあ、すでにオフになっているのなら、アレクセイ流に時間を浪費して結果の答えを得ても、モチベーションは上がらない。

 
Aleksey Vyazmikin #:

まあ、すでに休んでいるのなら、また時間を浪費してアレクセイ流の結果に関する答えを得ても、モチベーションは上がらない。

自分がやっていることが理解できないなら、やらない方がいいし、他人を苦しめない方がいい。）

そして、そこですることは何もない。

 
mytarmailS #:

また、このパッケージの長所と他のオプションの長所を教えてください。

Rセッションを開いてMT5からリクエストを送信する他のオプションには出会ったことがありません。

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