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 341

 
サンサニッチ・フォメンコ


Rのことではありません


ラトルであなたの記事をコピーしました。なぜそこに裸の価格も追加したのかわかりませんが、気にしないでください、良い記事です)あなたの例を実行したところ、まったく同じ結果が得られました。RNNについてまだ質問があります。Rで利用可能であれば、いくつかの良いパッケージ、特にLSTMをアドバイスしてください。Vladimirは、複雑なNSはPythonを使った方がいいと書いていたが、Rでもいいかもしれない) 結局、かなり使いやすい。

p.s. もう一度、トレーニングコースの情報を送ってください。

 
マキシム・ドミトリエフスキー


ガラケーの記事やっと理解できました、なぜ裸の値段を増やしたのか不明ですが、そんなことはどうでもいいのです。RNNについてまだ質問があります。Rで利用可能であれば、いくつかの良いパッケージ、特にLSTMをアドバイスしてください。Vladimirは、複雑なNSはPythonを使った方がいいと書いていたが、Rでもいいかもしれない) 結局、かなり使いやすい。

p.s. もう一度、あなたのコースに関する情報を送ってください。


私はネットワークに詳しくないので、ガラケーでnnetを使った経験しかありません。この体験は、ネガティブなものです。

トレーニングコースがないんです。

私の論文では、意図的にかなり大きな予測変数のセットにしています。もし、それらをカリングする方法を学べば、記事予測変数の誤差を、scaffoldingとadaで35%以下にまで下げることができます(これはOOVではありません)。

グッドラック

 
マキシム・ドミトリエフスキー


ラトルの記事をコピーしました。なぜ裸の値段も載せたのかよくわかりませんが、ともかく良い記事です)あなたの例を実行したら、まったく同じ結果が得られました。RNNについてまだ質問があります。Rで利用可能であれば、いくつかの良いパッケージ、特にLSTMをアドバイスしてください。Vladimirは、複雑なNSはPythonを使った方がいいと書いていたが、Rでもいいかもしれない) 結局、かなり使いやすい。

p.s. もう一度、あなたのコースに関する情報を送ってください。

Pythonaがない場合 -rnnと mxnet 。純粋にRで。

グッドラック

 
サンサニッチ・フォメンコ


私はネットワークに詳しくないので、ガラケーのnnetの経験しかありません。その経験は、ネガティブなものです。

トレーニングコースがないんです。

私の論文では、意図的にかなり大きな予測変数のセットにしています。もし、それらをカリングする方法を学べば、記事予測変数の誤差を、scaffoldingとadaで35%以下にまで下げることができます(これはOOVではありません)。

グッドラック


ウラジミール・ペレヴェンコ

Pythonaがない場合 -rnnと mxnet。 純粋にRで。

グッドラック


サンキュー)
 
Vladimir Perervenko:

文章の組み立て方が間違っています。探していたフィルターが見つからなかった*」と書かれていますね。どのフィルターに興味があるのかわからないので、ひととおり紹介します。

mFilter パッケージ- バクスター・キング・フィルタ、バターワース・フィルタ、クリスチャノ・フィッツジェラルド・フィルタ、ホドリック・プレスコット・フィルタ、三角回帰フィルタ

FKF パッケージ- 高速カルマンフィルター......

また、フィルターに造詣が深く、その計算式を知っている場合は、そのまま計算しても問題ありません。ダメ?

グッドラック

ありがとうございます、知りませんでした。

数学の公式を知れば...誰が計算式を知っているのだろう)フィルターは特定のタスクのために設計されて おり、ベッセルやカルマンのパターンを取ってきて適用するだけでは十分ではありません。また、フィルターを扱うためのツールも必要です。フィルターがそのまま使われるとは限りません。

RとSciLabを一緒に使おうと考えたこともありますが、R<->SciLabのデータをマーシャリングするのはかなり手間のかかる作業で、少なくとも開発段階では意味がなさそうです。

 
ユーリイ・アサウレンコ

ありがとうございます、知りませんでした。

数学の公式を知れば...誰が計算式を知っているのだろうか))フィルターは特定のタスクのために設計されており、ベッセルやカルマンのパターンを取ってきて適用するだけでは十分ではありません。また、フィルターを扱うためのツールも必要です。

RとSciLabの併用も考えましたが、R<->SciLabのデータをマーシャリングするのはかなり手間のかかる作業で、少なくとも開発段階では意味をなさないと思われます。

連絡を取ってください。

Matlabを使用している場合、R<->Matlabのマーシャリングは完了です。

グッドラック

 
SanSanych Fomenko:

しかし、実際には、あなたが指摘した擬似Rフィルターの問題は、もっと根が深いのです。

なぜ必要なのか?フィルターは補助的な道具です。そしてRには、意思決定ユニットを構築するための、すぐに使えるソリューションがあります。機械学習とARMA-ARIMA-ARFIMA-ARCH-GARCHの2系統に大別される。それと、フィルター自体にどんな関係があるのでしょうか?

なぜフィルターなのか?

統計電波工学という分野がある。簡単に言えば、ノイズから、さらにはノイズの下から信号を検出し、分離する科学である。

一般に、信号を検出または識別する前に、様々な変換によって信号のエネルギースペクトルを増幅し、ノイズ成分を弱める必要があります。これにより、時系列の 信号対ノイズ比が自然に高まり、さらなる信号処理と識別が容易になります。

我々の場合、何がシグナルで何がノイズかは、戦略次第で人それぞれです。

 
Yuriy Asaulenko:

なぜフィルターなのか?

統計電波工学という分野がある。簡単に言えば、ノイズから、さらにはノイズの下から信号を検出し、分離する科学である。

一般に、信号を検出または識別する前に、様々な変換によって信号のエネルギースペクトルを増幅し、ノイズ成分を弱める必要があります。これにより、時系列の信号対ノイズ比が自然に高まり、さらなる信号処理と識別が簡素化されます。

我々の場合、何がシグナルで何がノイズかは、戦略次第で人それぞれです。


無線技術者が犯す典型的な間違いは、金融市場に信号があると信じていることで、金融市場に信号がないこと、これからもないことを夢にも思っていないことである。そのため、金融市場でフィルターが使われることはほとんどない。

金融市場は非定常な時系列 であり、その結果、無線工学ではうまく機能する統計の大部分が無駄になるのである。私はこのフォーラムに参加している多くのラジオエンジニアより長生きしています。私は皆に、「金を儲けたいなら、ラジオ工学は忘れろ」とアドバイスしてきた。私は皆に、「お金を稼ぎたいのなら、ラジオエンジニアリングのことは気にするな」とアドバイスした。

 
サンサニッチ・フォメンコ


金融市場にはシグナルは存在しないし、今後も存在しない。

やっぱりあるんですね※。例えば、H1の始値を取引することで戦略を立てようとしているとします。ストップやテイクはなく、mqlの関数CopyOpen() のみで、Expert Advisorは1時間に1回、1時間後の価格を決定し、その方向でポジションを取るというものです。サンプリングレートが1/3600Hzの信号を扱うことが判明したのですが、違いますか?


* 私は無線技術者ではないので用語はわかりませんが、始値は信号とは別の呼び方をすべきなのかもしれません。

 
サンサニッチ・フォメンコ


金融市場にはシグナルが 存在しないし、今後も存在しないという状況を想像することもできないのに、金融市場にはシグナルが存在 すると信じている。そのため、金融市場ではほとんどフィルターが使われない。

金融市場は非定常な時系列であるため、統計学の大部分はボロボロになるが、無線工学では問題なく機能する。私はこのフォーラムに参加している多くのラジオエンジニアより長生きしています。私は皆に、「金を儲けたいなら、ラジオ工学は忘れろ」とアドバイスしてきた。いつまでも。

さて、信号がない場合、何を探せばいいのでしょうか?認めないまま信号を探している)

だから、市場での信号が何を意味するのか - パターンの特定のセット(いくつかの空間の画像の意味で)、時間の与えられた瞬間に貿易を入力する可能性を示しています。典型的な分類タスク。ところで、分類を行う前に、この空間を直交でないにしても、少なくとも線形独立にすることが望ましいが、これはフィルトレーションを用いない限り原理的に不可能である。

私の理解では、あなたの予測は信号とノイズの比率を上げるための試みです。