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 3247

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

1トレードでも同じだが、トレード数が少ないだけだ。

じゃあマーチンじゃないね、おめでとう！

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

マーティじゃない！

まあ、パターンがまったく見つからなかったら、TCが機能しないのはおかしいよね。

それを探すことができると言っているんだ。

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

私はただ、あなたもそう 見える可能性があると言っているんだ。

方法論は見えず、ただグラフを見ただけだ。

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

方法論は見られず、グラフだけだった。

与えられた属性の行の間の相関行列が選択され、最も相関のある行が選択され、n個の終値のグラフが各行について作成され、それが将来どのようになったかを見る。

パターン・リファレンスが保存され、テスターで現在の値とリファレンスの相関関係を調べ、選択されたロジックに従って取引を開始します。

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky パターンを検索して いるところです。

今のところ、MOの結果には勝てません。

相関関係がどう関係するのか理解できない？ゼロから文字列を取り出し、採掘区間での挙動を見るだけで十分だと思う。

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

よくやった！もはやMOではなく、ブラックボックスの面影をまったく感じさせない完全なやり過ぎであることがわかった。気に入ったよ。

文字列の長さは？アニメーションから判断すると、長さは10通りあるうちの4通り。

相関関係がまったく理解できないのですが？ゼロから文字列を取り出し、将来の振る舞いを見るだけで十分なようだ。

テスターの例では、長さが9（異なる期間の増分）だった。

1つの1次元配列で異なる周期を1つの曲線に積み重ねることで、異なる符号を1つの配列に押し込むことができ、MOではなく相関関係からパターンを探すことができる。

私はまだすべてを非常に高速でカウントするのに十分な光速を持っていないので、私はそれをもっとスピードアップしてみます。

オプティマイザーでは、1つ取って、また1つ取って......みたいなレースができる。でも、僕はパイソンでやっていて、可能性のあるすべてのペアの相関関係を一度に計算し、その中から選択するんだ。

ここで最も重要なのはスピードだ

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

1つの1次元配列の異なる周期を1つの曲線に加えることで、異なる特徴を1つの配列に押し込むことができる。

理解できない。

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

いろいろ試しているんだけど、全部を素早くカウントするにはまだスピードが足りない。

市場では、やり過ぎの数字計算機がMOに勝っているようだ。

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

理解できなかった。

例えば、いくつかの指標があったとします。そして相関関係を通して他の類似したものと比較する。

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

いくつかの指標があるとすると、それらの値を順次1d配列に書き込むことができる。そして、相関関係を通して他の類似したものと比較する。

その際、指標をある程度統一したパロットにする必要がある。たとえその指標が、異なる間隔で増分するものであったとしても、そうでなければ相関がおかしくなってしまう。

私自身は、1d-arrayのウィンドウを動かして、「類似性」の兆候を通してサンプルの数を見ます。より正確には、数ではなく、そのような場所（パターンでエントリーし、n時間でエグジットする）の「利益」の合計です。

アニメで発見されたサンプルの数だけが紛らわしい：数百。4年間で4*365*5/7*24~25000のサンプルしかない。25,000個の中から500個のサンプルを見つけるということは、非常に大まかなパターン（または類似性の兆候）か、ある種の桁外れの再現性（規則性の仮説）のどちらかである。