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 422

 
アレクサンドル・イワノフ

プログラミングの教授、准教授の皆様、コードは完成しましたか?

試してみたいのですが?せめてトライアルだけでも。



 

アリョーシャ


もう一度言うをランダムでダブルチェックする。 ランダムウォークの算術的または幾何学的について。ZZや他の偽ターゲティングを使えば、50%をはるかに超える予測が得られ、90%は容易に達成できます。ランダムを予測できることを証明しなければならなくなり、合理的ではありません。

おそらく、あなたは自分が言っていることを理解しているのでしょうが、残念ながら曖昧です。私は、特定のデータセットで、特定のアルゴリズムを使って、何が言いたいのか、何が間違っているのか、どうありたいのかを示してほしいという要望に応えます。

 
ジャンニ

おそらく、あなたは自分が言っていることを理解しているのでしょうが、残念ながら曖昧です。具体的なデータセットで、具体的なアルゴリズムで、何が言いたいのか、何が間違っているのか、どうありたいのかを示してほしいというリクエストに参加します。

アリョーシャは、すべてを明確に説明した。彼の意見に賛成するか反対するかは、あなた次第です。
 
ユーリイ・アサウレンコ
アリョーシャはすべてを明確に説明した。彼の意見に賛成するか反対するかは、あなた次第です。

あ、そうか、ある視点を受け入れる/受け入れないの話なら忘れて、斜辺の2乗がカテキンの2乗の和に等しいとか、そういう客観的な話かと思ったら、「証明」、一方で「納得」なんですね。

 

入力と出力を混在させるのは、自分をだますことになる。トレーニングの結果は法外に良くなり、実世界の性能は法外に悪くなる。何度も言いますが、ジグザグを使えば相場のトレンドを判断することは可能ですが、最終的な価値はなく、それゆえリアルタイムで作業する場合にはすべての問題があります。古典的な出力関数があり、それで50%以下の結果が出た場合は、エントリーが原理的に悪いということで、この場合は、エントリーは修正しても、エグジットは修正しないようにしましょう。

最初の古典的なターゲティングは、1小節先のCloseの変化を予測することです(私を信じてください、それで十分です)。これは非常に簡単に行われます。Lead((Close[0]-Close[1]),1)はネットワークの近似や予測に用いられ、ネットワークの応答は予測された値の値となります。これらのネットワークは、学習プロセスでターゲットONLYを使用します。ネットワークが自分で値を生成するので、トレーニングの一部ではありません。

2つ目の古典的なターゲットは、認識または分類ネットワークのための次のろうそくの色の分類である。しかし、将来を見据えたものでなければ意味がない。そのため、学習セットを準備する際に、上昇ローソク足を1、下降ローソク足を-1でラベル付けし、1小節分後ろにずらします。したがって、ゼロバーが閉じるまで最後の値を知ることはできない。ネットワークに教え、ネットワークが将来のキャンドルについてフィードバックをするのを待ちます。

そして、ここからが本題です。もし、上記のバーでトレーニングしたときに、入力が50%以上にならないのであれば、入力は最悪で、出力は複雑すぎるということです。だから、これができる入力セットを探す必要があるんです。50%以上に引き上げる。その答えは、価格との因果関係を単純に理解することにある。価格の原因とは何か、価格の結果とは何か。そして、私が何度も話している成長の方程式があり、それは次のようなものです。

市場予想(オプション取引が出来高を引き起こす) - 取引量(取引量が予想と一致するか、一致しないが価格変動を引き起こす) - 価格(取引量に応じて変化) - 指標(価格変動に応じて変化)。

それで?まだインジケーター使ってるのかよwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww指標は価格変動の結果であって、原因ではないからです。価格がそうなったからこそ、指標もそうなった。では、次のフレーズを掘り下げてみてください......。

数量がそう取引されたから、価格がそうなったのです。違いを感じるか?考えてみてください......。

そして、おばあちゃんを甘やかす必要はない :-)

 

正しい因果関係モデルのアプローチで、つまりインプットが価格の原因である場合、ANY戦略を構築することができます。複雑でもシンプルでも、それが「クローズ」の理由だからうまくいくのです。以下はその一例です。

次のような疑問が湧いた。"シグナルが出た時に引き戻しがあるのかないのか"。直接の価格予測とは関係ない作業のようですが、HOWEVER!!!!!!!

基本ストラテジーをトゥルーシグナルとフォルスシグナルに大別するためのデータセットを持っています。そして、私が行ったのは、同じ入力データに対してロールバックのターゲティングを変更し、50%以上のかなり許容範囲の広いモデルを得たことです。ここで重要なのは、ターゲティングをエラーなく、クリーンに保つことです。なぜなら、入力データは価格の原因であり、シグナルが真か偽か、ロールバックするかどうか、シグナルの次のローソク足は何か、価格は利食いできるか、などの質問に答えるには十分だからです。

そして、スワップの件ですが、この問題がここにまで出てくるとは......。それは、自分が座っている枝を摘んでいるようなものです。自分を欺く......。

 
ミハイル・マルキュカイツ

入力と出力を混在させるのは、自分をごまかすことになる。

出力データを入力にするということですか?

 
ミハイル・マルキュカイツ

そのように取引された数量があるから、そのような価格になったのです。違いを感じるか?考えてみてください......。

これでは鶏と卵の議論をしているようなものだ)。因果関係の理解に誤りがあるのでは?一日の終わりの終値はわかって いるんですよね?取引量もそうです。では、どうして一方が他方の決定要因になり得るのでしょうか?両方同時に手に入れることができるのです。
 
アレクセイ・ナヴォイコフ
これでは鶏と卵の議論をしているようなものだ)。イモト 原因と結果の関係の理解に誤りがある。一日の終わりの終値はわかって いるんですよね?取引量もそうです。では、どうして一方が他方の決定要因になり得るのでしょうか?両方同時に手に入れることができるのが、ポストファクタムです。

よし、教育してあげよう。こういうときは「基本を学べ」とも言う。ボリュームはリアルタイムにやってくる。各バーについて、取引量、デルタ、ある価格でのバーの最大取引量などを知ることができます。市場の状況を判断するために使われる、一日の終わりの出来高と混同しているのでは?

 
エリブラリウス

出力から入力へということですか?


出力が入力を覗き込んでしまうと、トレーニングでは非現実的な良い数字が得られるが、実際の取引ではそうではないという話がありましたね。