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 356

 
ユーリイ・アサウレンコ


Rstudio、私も何をするものなのか分かりませんでした。

Rで最もまともなソースコードエディタ(いくつかある)。エディタから直接コードを実行できるようにする。それは利便性と習慣の問題です。


MS-Rだとどんなツールかわからない。
Rの有償バリエーションでRevolutionというのがあった。Rそのものやその他多くのものをテストし、改良し、無料で配布していたはずなのに、副次的に有料のものも提供していたという意味での有料化。これは、レボリューションがマイクロソフトに買収され、同じ条件で配布しているもので、あるものは無料で、あるものは有料で、というものです。私はマイクロソフトにしがみついています。必要なものはすべて無料で、有料のものは必要ない。Rの有償利用は通常、企業での利用です。大きなプロジェクトを 複数のコンピュータで開発し、複数のコンピュータで利用します。

 
ウラジミール・ペレヴェンコ

1) mxnetがRの他の機械学習パッケージと大きく異なる点は、Python用に開発され、後にR APIが付属した点です。Rのデータは「列指向」(colmagor)、Pythonのデータは「行指向」(rowmagor)であるため
データ作成は具体的に前バージョンのmxnet_0.9.4では自動的に認識されるようですが、テストはしていません。

ちなみに、応用例もたくさんあります。

2) Rstudioの何が問題なのでしょうか?開発・サポートが充実しているフル装備のIDEです。

そこに安心感があれば、ですが。

グッドラック


Hm strange, I have not installed python, and the library still works.

問題なければいいのですが、studioでfix api用のbotを作る場合、一気にRと連動させると便利かもしれません

 
ウラジミール・ペレヴェンコ

1.Rstudioでは、スクリプトの作成、デバッグ、ドキュメント作成まで、一連の作業を行うことができます。

Rstudioをインストールしたのは1年ほど前です。総じて、単なるRとの大きな違いは見られず、実感もなかった。でも、私もあまり時間をかけませんでした。

ウラジミール・ペレヴェンコ

2)グラフの何が問題なのか?どのようなスケーリングなのでしょうか?詳しく教えてください。ヒントになるかもしれません。

SciLabでは、50 000点のプロットを行い、ある塊を選択すると、数点に至るまで完全にプロット上に表示されます。グラフのスクロール、拡大、縮小が可能です。とても便利です。

これがスケーリングということです。

VS下のRは、変数ブラウザーを持つようになりました - すべての変数、そのフォーマット、そして変数が単純であれば、その値です。でも、写真でしか見ていないんです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー


問題は、Pythonがインストールされていないことと、とにかくライブラリが動作することです。


言い過ぎたかな?Rでmxnetを実行するにはPythonは必要ありません。

Pythonにもmxnetのパッケージがあり、そちらの方が若干機能が広いという話でした。

グッドラック

 

ボリンジャーバンドに 正規化された価格、そんなBPを予測することは可能なのだろうか。もちろん、定常的なものではありませんが、デトレンドされています


 
マキシム・ドミトリエフスキー

ボリンジャーバンドに正規化された価格、そんなBPを予測することは可能なのだろうか。もちろん、定常ではなく、デトレンドである。

そうですね、ひたすらモニターを見つめるのであれば、可能です。そして1分間。
 
マキシム・ドミトリエフスキー

ボリンジャーバンドに正規化された価格、そんなBPを予測することは可能なのだろうか。もちろん、定常ではなく、デトレンドである。


なぜ、据え置きでないと思うのか?
 
ディミトリ
なぜ、据え置きでないと思うのか?


排出量が多く、トレンドと勘違いしてしまうことがある。定常的ではあるが、分散が大きく、非定常的である可能性もある。

対処法が不明確な大外れ値

 
マキシム・ドミトリエフスキー


の排出量が多い場合、トレンドと勘違いしてしまうことがあります。定常性はあるが、分散が大きく、非定常である可能性があるような感じです。

どうしたらいいかわからない大きなトゲ。

排出物を除去する必要があり、列が静止しているように見える。
 
ディミトリ
エミッションはぶっきらぼうに取り除かなければならず、列は静止しているように見える


ボイル1の期間ではこのようになります :)

そして、周期性を見ることができます


理由: